Un modelo oculto de Markov (HMM) es un modelo estadístico que asume que un sistema puede modelarse como un proceso de Markov con parámetros desconocidos. Un HMM tiene estados ocultos que generan símbolos visibles, y la secuencia de símbolos proporciona información sobre la secuencia de estados subyacente. Un HMM se compone de los números de estados y transiciones entre estados, y resuelve tres problemas básicos: predicción, decodificación y entrenamiento.

1. Por: Rodrigo Granda

6. Tres problemas básicos de HMM