Descripción: Un Modelo Oculto de Markov (HMM, por sus siglas en inglés) es un modelo estadístico que representa sistemas que se asumen como un proceso de Markov con estados ocultos. En este contexto, un proceso de Markov es un sistema que transita entre un conjunto de estados discretos, donde la probabilidad de transición a un estado futuro depende únicamente del estado actual y no de los estados anteriores. La característica ‘oculta’ implica que no se puede observar directamente el estado del sistema, sino que se infiere a través de observaciones relacionadas. Los HMM son particularmente útiles en situaciones donde los datos observables son ruidosos o incompletos, permitiendo a los investigadores y científicos de datos modelar la incertidumbre y hacer inferencias sobre el estado subyacente del sistema. Este tipo de modelo se compone de dos componentes principales: un conjunto de estados ocultos y un conjunto de observaciones, junto con las probabilidades de transición entre estados y las probabilidades de emisión de observaciones desde cada estado. Su capacidad para manejar secuencias temporales y su flexibilidad en la modelización de datos lo convierten en una herramienta valiosa en diversas aplicaciones, desde el procesamiento de lenguaje natural hasta el reconocimiento de patrones en datos complejos.
Historia: Los Modelos Ocultos de Markov fueron introducidos en la década de 1960 por Leonard E. Baum y sus colegas, quienes desarrollaron el algoritmo Baum-Welch para el entrenamiento de estos modelos. Desde entonces, han evolucionado y se han convertido en una herramienta fundamental en el campo de la estadística y el aprendizaje automático, especialmente en el procesamiento de lenguaje natural y el reconocimiento de voz.
Usos: Los Modelos Ocultos de Markov se utilizan en diversas aplicaciones, incluyendo el reconocimiento de voz, la bioinformática para el análisis de secuencias de ADN, la detección de fraudes en transacciones financieras y el análisis de series temporales en economía.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de un Modelo Oculto de Markov es su uso en sistemas de reconocimiento de voz, donde el modelo ayuda a predecir la secuencia de palabras habladas a partir de las características acústicas observadas. Otro ejemplo es en la bioinformática, donde se utilizan HMM para identificar genes en secuencias de ADN.
