3. Modèles de Markov cachés : la théorie
Nous présentons tout d’abord le principe des modèles de Markov cachés en détaillant les hypothèses sur lesquelles ils reposent et en illustrant par quelques exemples leur fonctionnement. Puis nous respectons la tradition en présentant les modèles de Markov cachés par les « trois problèmes » que l’on doit savoir résoudre pour les utiliser en pratique :
le calcul de la probabilité d’une séquence d’observations ;
l’inférence de la séquence d’états optimale étant donnée une séquence d’observations ;
l’apprentissage des paramètres d’un modèle de Markov cachés à partir d’un corpus de séquences d’apprentissage.
Enfin nous mentionnons quelques variantes particulièrement populaires des modèles de Markov cachés.
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Modèles de Markov cachés : la théorie
Les modèles de Markov cachés en pratique
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