Hidden Markov Model(HMM)

Hidden Markov Model(HMM)은 시간이 흐름에 따라 변화하는 데이터를 분석할 때 효과적인 머신러닝 모델입니다. 핵심 아이디어는 보이지 않는(숨겨진) 상태를 관측 가능한 데이터만으로 추론하는 것입니다. 예를 들어, 음성 인식, 품사 태깅, 유전자 분석, 웹 행동 분석 등 시간의 흐름이 있는 상황에서 HMM은 매우 유용합니다.

이 모델은 다음과 같은 요소로 구성됩니다:

• 상태(state)와 관측값(observation)
• 상태 전이 확률, 관측 확률, 초기 상태 분포

HMM은 세 가지 대표적인 알고리즘을 통해 활용됩니다:

• Forward 알고리즘(전체 확률 계산)
• Viterbi 알고리즘(가장 가능성 높은 상태 경로 추론)
• Baum-Welch 알고리즘(HMM 학습)

hmmlearn을 활용한 간단한 Python 실습도 가능하며, HMM은 ARIMA, Kalman Filter, RNN과 비교해 이산적이고 해석 가능한 시계열 모델이라는 점에서 특징이 있습니다.

 

👉 시간에 따라 변하는 데이터를 분석할 때 유용한 HMM에 대한 자세한 설명은 Hidden Markov Model – 보이지 않는 상태를 추적하다에서 확인할 수 있습니다.