লুকানো মার্কভ মডেলের সমস্যার উদাহরণ?

Question

আমি লুকানো মার্কভ মডেলগুলির বেশ কিছুটা পড়েছি এবং এটির একটি সুন্দর মৌলিক সংস্করণটি নিজেই কোড করতে পেরেছি।

তবে দুটি প্রধান উপায় আছে যা আমি শিখেছি বলে মনে হচ্ছে। একটি হ'ল এটিকে কোডে (যা সম্পন্ন করা হয়েছে) পড়া এবং বাস্তবায়ন করা এবং দ্বিতীয়টি হ'ল এটি বোঝা যায় যে এটি বিভিন্ন পরিস্থিতিতে কীভাবে প্রযোজ্য হয় (যাতে আমি কীভাবে সমস্যা নিয়ে কাজ করছি তার সাথে এটি কীভাবে সম্পর্কিত তা আমি আরও ভাল করে বুঝতে পারি)। আমি এখনও পর্যন্ত যা কিছু উদাহরণ দিয়েছি তা কোনও না কোনও ডিএনএ পূর্বাভাস বা কয়েন টসিংয়ের সাথে জড়িত।

আমি ভাবছি যে অন্য মার্কোভ সমস্যাগুলি পাওয়ার জন্য কোনও সংস্থান আছে (ভাষা কোনও গুরুত্ব দেয় না তবে আশা করি উত্তরগুলির সাথেও তাই আমি জানতে পারি যে আমি সঠিক বা ভুল কিনা)?

Comments

আমি ক্রস পোস্টে পরামর্শ দেওয়া হয় এই থেকে stackoverflow.com/questions/8661941/...

— Lostsoul

"কোড একটি সুন্দর বেসিক সংস্করণ" এর ক্ষেত্রে আপনি কি আরও কিছু নির্দিষ্ট হতে পারেন? আপনি কি কোনও লুকানো মার্কভ প্রক্রিয়া থেকে অনুকরণ করেছিলেন, বা আপনি ভিটারবি, ফরোয়ার্ড, বা বাউম-ওয়েলচ অ্যালগরিদমকে কোড দিয়েছেন? (শেষ তিনটি সম্ভবত রাজ্যের সর্বাধিক সম্ভবত সম্পর্কিত অনুক্রম গণনা করতে ব্যবহৃত হবে, পর্যবেক্ষণের অনুক্রমের সম্ভাব্যতা, বা একটি গোপন মার্কোভ মডেলের যথাক্রমে প্রারম্ভিক সম্ভাবনা, স্থানান্তর কার্য, এবং পর্যবেক্ষণ ফাংশন, যথাযথভাবে গণনা করা হবে।)

— ওয়েইন

হাই ওয়েইন, আমি মূলত বাউম - ওয়েলচের জন্য এই পৃষ্ঠাটির (স্প্রেডশিট) একটি সংস্করণ কোডড করেছি: cs.jhu.edu/~jason/papers/#tnlp02 এবং মূলত ভিটર્বি উইকি পৃষ্ঠার জন্য কোডটি প্রয়োগ করেছি এবং কয়েকটি প্রাথমিক টিউটোরিয়াল অনুসরণ করেছি লুকানো মার্কভ মডেল। এটি বোকামি লাগতে পারে তবে আমি সমাধান করতে চাইলে অন্যান্য ধরণের সমস্যাগুলি দেখতে চেয়েছিলাম যাতে মার্কভ মডেলগুলি কীভাবে সক্ষম সেগুলি সম্পর্কে আমি আরও ভালভাবে বুঝতে পারি।

— লাস্টসুল

আমি এটিতে কাজ করতে সপ্তাহ কাটাতে চাই না, তবে উদাহরণস্বরূপ কেউ নন-কয়েন টস বা আবহাওয়ার পূর্বাভাসের উপায়ে মার্কোভ মডেল ব্যবহার করে এমন কেস স্টাডি আমাকে আরও সমস্যার সমাধান করতে পারে যে এটি আরও ভাল সমাধান করতে পারে understand আমি মূলত মার্কভ মডেলগুলি কী করতে পারে তা পরীক্ষা করে আরও ভাল বোঝার উত্সর্গ করতে চাইছি।

— লাস্টসুল

আমি মনে করি এইচএমএমের ফিনান্স (সুদের হার) এবং অর্থনীতিতে (জিডিপি) খুব গুরুত্বপূর্ণ অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে।

— সমুদ্রের এক বৃদ্ধ।

Answer 1

আমি একটি চাহিদা / ইনভেনটরি স্তর অনুমানের দৃশ্যে এইচএমএম ব্যবহার করেছি, যেখানে আমাদের কাছে অনেকগুলি স্টোর থেকে পণ্য কেনা হচ্ছে যা পণ্যগুলির জায়ের বাইরে নাও থাকতে পারে। এই আইটেমগুলির জন্য প্রতিদিনের চাহিদার ক্রমটিতে শূন্যগুলি ছিল যা বৈধ শূন্যের চাহিদা দিন ছিল এবং সেইসাথে শূন্যগুলিও ছিল কারণ স্টোরটি স্টক বাইরে ছিল। আপনি ভাবেন যে আপনি আবিষ্কারের স্তরটি স্টোরের বাইরে ছিল কিনা তা জানেন, তবে তালিকা রেকর্ডে ত্রুটিগুলি প্রচার করে এবং এমন কোনও দোকান খুঁজে পাওয়া মোটেই অস্বাভাবিক নয় যে মনে করে যে এটির হাতে ধনাত্মক সংখ্যক আইটেম রয়েছে, তবে আসলে কিছুই নেই; গোপনীয় অবস্থাটি হ'ল কমবেশি স্টোরের আসলে কোনও জায় আছে কিনা এবং সংকেতটি হ'ল (প্রতিদিনের চাহিদা, নামমাত্র জায়ের স্তর)। যদিও এই কাজের জন্য কোনও রেফারেন্স নেই; প্রতিযোগিতামূলক কারণে আমাদের ফলাফল প্রকাশ করার কথা ছিল না।

সম্পাদনা: আমি এটি যুক্ত করব যে এটি বিশেষত গুরুত্বপূর্ণ কারণ শূন্য চাহিদা থাকা সত্ত্বেও হস্তের সন্ধানের জন্য স্টোরের নামমাত্র কখনই হ্রাস পায় না এবং অর্ডার পয়েন্টকে অতিক্রম করে না, আরও ইনভেন্টরির জন্য অর্ডারকে ট্রিগার করে - সুতরাং, হাতের রাজ্যে শূন্যের কারণে ভুল তালিকাভুক্ত রেকর্ডগুলি দীর্ঘ সময়ের জন্য স্থির হয় না, যতক্ষণ না কেউ কেউ কিছু ভুল বলে মনে করে বা একটি চক্র গণনা ঘটে, যা সমস্যা শুরু হওয়ার পরে অনেক মাস হতে পারে।

Comments

আমি বিশ্বাস করি এটি শূন্য-মুদ্রাস্ফীতি সমস্যা হিসাবে পরিচিত এবং তারা মোটামুটি বিস্তৃত। আপনার এমন একটি মডেল দরকার যা "অতিরিক্ত শূন্যগুলি" মডেল করে (যখন পাঠ শূন্য হয় কারণ শূন্যের বৈধ পাঠের বিপরীতে কোনও পাঠ্য হতে পারে না), তারপরে একটি দ্বিতীয় স্তরের মডেল যা বাকিদের মডেল করে। উদাহরণস্বরূপ, কোনও ব্যাংকের গ্রাহকের সংখ্যা: কখনও কখনও আসলে কিছুই থাকে না, অন্য সময় ব্যাংক বন্ধ থাকে তাই কোনও কিছুই পাওয়া যায় না। বা একটি গাড়ির গতি: কখনও কখনও এটি চালকের সাথে স্থির হয়ে বসে থাকে, অন্য সময় এটি পার্ক করে। ইত্যাদি

— ওয়েইন

চাহিদা সংকেতের দৃষ্টিকোণ থেকে যথেষ্ট সত্য। সমস্যার অন্য অংশটি বাইনারি "ইনভেন্টরি = 0 | ইনভেন্টরি রেকর্ড> 0" লুকানো অবস্থা শনাক্ত করে যা গ্রাহকের পক্ষে আসলে আরও গুরুত্বপূর্ণ ছিল।

— জোবোম্যান

আমার আরও উল্লেখ করা উচিত যে "স্ফীত শূন্যগুলি" সময়ের সাথে iid নয় - এমন রান রয়েছে যেখানে সমস্ত শূন্যগুলি "অতিরিক্ত" এবং যেখানে তাদের কোনওটিই নেই সেখানে রান রয়েছে, তাই রাষ্ট্রের সাথে এইচএমএমের প্রয়োজনীয়তা যা ঘটছে তা নির্দেশ করে প্রতিটি পর্যবেক্ষণ।

— jboman

Answer 2

আমি প্রায় একই জিনিস অভিজ্ঞতা এবং আবহাওয়ার বাইরে খুব খুঁজে পাই না। যে ক্ষেত্রগুলি মাথায় আসে সেগুলির মধ্যে অন্তর্ভুক্ত রয়েছে: বক্তৃতা স্বীকৃতি, পয়েন্ট সনাক্তকরণ, পাঠ্যে বক্তৃতার অংশগুলি ট্যাগ করা, ওভারল্যাপিং আইটেমগুলি / পাঠ্য প্রান্তিককরণ এবং সাইন ল্যাঙ্গুয়েজ সনাক্তকরণ।

একটি উদাহরণ আমি খুঁজে পেয়েছি এবং কিছু অন্বেষণ করেছি সেটির 8 নম্বর ধারায় ছিল সেগুলি এই , যা উইকিপিডিয়ায় এইচএমএম-এর অন্যতম উল্লেখ ferences (এটি আসলে বেশ মজাদার: আপনার বিশ্লেষণ আবিষ্কার করে যে স্বর এবং ব্যঞ্জনবর্ণ রয়েছে)) এটি আপনাকে একটি পাঠ্য কর্পাসের সাথে কাজ করার জন্যও পরিচয় করিয়ে দেয় যা দরকারী।

(আপনি যদি এইচএমএমগুলির সাথে প্রজন্মের সাথে খেলতে চান তবে আপনি শেক্সপিয়ার পাঠ্যে প্রশিক্ষণ নিতে পারেন এবং তারপরে ভুল-শেক্সপিয়ার তৈরি করতে পারেন))

Answer 3

বেশিরভাগ স্পিচ রিকগনিশন সফ্টওয়্যার হিডে মার্কভ মডেল ব্যবহার করে। আপনি যদি এইচএমএম অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য অনুভূতি পেতে চান তবে আপনি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াজাতকরণের সাথে পরীক্ষা করতে পারেন।

এখানে একটি ভাল উৎস আছে: সম্ভাব্য গ্রাফিকাল মডেল, Koller এবং ফ্রিডম্যান দ্বারা ।

Comments

ধন্যবাদ, কার্লোস দুর্দান্ত বই, আমি কিছুক্ষণ আগে এটি পড়া শুরু করেছিলাম তবে শেষ করেছি না। মেশিন লার্নিং এবং গ্রাফ তত্ত্ব সম্পর্কে জানতে এটি পেয়েছি তবে আমি ফিরে গিয়ে মার্কভ মডেল সম্পর্কিত প্রশ্নগুলি সন্ধান করব। আমি প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণের দিকে একবার নজর রাখব (এর আগে আমি এর আগে কখনও কাজ করি নি)

— লাস্টসুল

Answer 4

লুকানো মার্কভ মডেলগুলি এইচআইভি পর্যবেক্ষণে খুব দরকারী। এইচআইভি রক্ত ​​প্রবাহে প্রবেশ করে এবং রোগ প্রতিরোধক কোষগুলির সন্ধান করে। এরপরে এটি কোষের প্রোটিন সামগ্রীতে বসে কোষের মূল অংশে প্রবেশ করে এবং কোষের ডিএনএ বিষয়বস্তু পরিবর্তন করে এবং কোষ থেকে বের হওয়া অবধি ভাইরাসগুলির বিস্তার শুরু করে। এই সমস্ত পর্যায় অযৌক্তিক এবং প্রচ্ছন্ন বলা হয়। লুকানো মার্কোভিয়ান মডেলিংয়ের জন্য একটি আদর্শ উদাহরণ।

Comments

তাহলে ঠিক কীভাবে লুকানো মার্কভ মডেলগুলি এইচআইভি নিরীক্ষণ করতে সহায়তা করে? চিকিত্সকরা কি এইচআইভি নির্ণয়ের জন্য এইচএমএম ব্যবহার করেন? গবেষকরা এগুলি রোগের প্রক্রিয়াগুলি আরও ভালভাবে বুঝতে বা এইচআইভি বিরোধী ওষুধ ও থেরাপি তৈরি করতে ব্যবহার করেন? কোনও রেফারেন্স খুব সহায়ক হবে।

— লিও

Answer 5

আমার জন্য, এইচএমএম-এর খুব সুন্দর প্রয়োগটি হল সংগীত রচনায় জোর সনাক্তকরণ। উদাহরণস্বরূপ এই বক্তৃতা দেখুন।

Answer 6

মার্কভ মডেলগুলি কোনও ওয়েবসাইটের সাথে ব্যবহারকারীর কথোপকথন বিশ্লেষণে দরকারী হতে পারে - উদাহরণস্বরূপ Amazon.com এ যেখানে কোন ক্রিয়াকলাপটি ভবিষ্যতে সুপারিশ দেওয়ার জন্য একটি চেকআউট নিয়ে আসে তা নির্ধারণ করে।

মার্কভ মডেলটির ব্যবহার দেখানোর একটি মজাদার উদাহরণ নিম্নরূপ:

http://freakonometics.blog.free.fr/index.php?post/2011/12/20/Basic-on-Markov-Chain-( for-parents )

Comments

যদিও মার্কোভের মডেলগুলি এখানে লুকিয়ে নেই - হু?

— বি_মিনার