Modèle de Markov cachée Hidden Markov Model

Modèles de Markov Cachés
(HidenMarkovModel)
Université des Sciences et de la Technologie d’Oran
Département d’informatique.
2 ème année Master.
Option RFIA
Présenté par
MESTAR Kheira
Responsable du module
MrBENYETTOU Mohamed

PLAN
Introduction
La chaine de markov
Historique
Le modèle de markov caché
Problèmes de base des hmm
Algorithme de forward
Algorithme de viterbi
Domaine d’application
Exemple détaillé
Conclusion

INTRODUCTION
La notion de l’optimisation est un mécanisme
par lequel on trouve la valeur Maximale ou
minimale d’une fonction objectif. Cette
optimisation permet de résoudre différents
problèmes .
Dans ce rapport on va donner une approche
théorique sur la méthode classique,HMM (le
modèle de markov caché).

LA CHAINE DE MARKOV
Une chaîne de Markov est de manière
générale un processus de Markov à temps
discret et à espace d'états discret. En
mathématiques, un processus de Markov
est un processus stochastique possédant
la propriété de Markov

HISTORIQUE
Les chaînes de Markov sont inventées par
Andreï Markov: est un mathématicien russe, Ses
travaux sur la théorie des probabilités l'ont
amené à mettre au point les chaînes de Markov
qui l'ont rendu célèbre. Il a publié les premiers
résultats sur les chaînes de Markov à espace
d'états fini en 1906.
La théorie des modèles de Markov cachés a été
développée dans les années 1960 et début 1970
«modèle de Markov caché» a été inventé par
Neuwirth.