Descripción: Los Modelos Ocultos de Markov Recurrentes (RNN-HMM) son una extensión de los modelos ocultos de Markov (HMM) que incorporan estructuras recurrentes para la modelación de secuencias. Estos modelos son particularmente útiles en el análisis de datos temporales o secuenciales, donde la dependencia de estados anteriores es crucial para predecir el futuro. A diferencia de los HMM tradicionales, que asumen que la secuencia de observaciones es generada por un proceso de Markov de primer orden, los RNN-HMM permiten que la información de estados anteriores influya en la generación de observaciones actuales a través de redes neuronales recurrentes. Esto les confiere una mayor capacidad para capturar patrones complejos y dinámicos en los datos. La combinación de la estructura probabilística de los HMM con la capacidad de aprendizaje profundo de las redes neuronales recurrentes hace que los RNN-HMM sean especialmente potentes en tareas como el reconocimiento de voz, la traducción automática y el análisis de series temporales. Su relevancia radica en su capacidad para modelar secuencias de longitud variable y en su flexibilidad para adaptarse a diferentes tipos de datos, lo que los convierte en una herramienta valiosa en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
