Hidden Markov Model (HMM): Pengertian, Makna, dan Pembahasannya!

1 min read

Gambar Kamus Akronim Istilah Jargon Dan Terminologi Teknologi Data Management Atau Manajemen Data

Berikut ini adalah postingan artikel kategori Data Management yang membahas tentang penjelasan pengertian, definisi, dan arti dari istilah kata hidden markov model (hmm) berdasarkan rangkuman dari berbagai jenis macam sumber (referensi) relevan, terkait, serta terpercaya.

Pengertian Hidden Markov Model (HMM)

Apa itu sebetulnya yang dimaksud dengan hidden markov model (hmm) ini?

Model Markov tersembunyi (HMM) adalah sejenis model statistik yang merupakan variasi pada rantai Markov.

Dalam model Markov yang tersembunyi, ada kondisi ″tersembunyi″, atau tidak teramati, berbeda dengan rantai Markov standar di mana semua negara terlihat oleh pengamat.

Model Markov tersembunyi digunakan untuk pembelajaran mesin dan tugas penambangan data termasuk ucapan, tulisan tangan dan pengenalan gerakan.

Pembahasan dari Apa itu Pengertian, Makna, dan Istilah Teknis Kata Hidden Markov Model (HMM)

Ilustrasi Gambar Pembahasan Apa Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Jargon Kata Teknis Atau Terminologi Hidden Markov Model (HMM)
Ilustrasi Gambar Pembahasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Jargon Kata Teknis Atau Terminologi Hidden Markov Model (HMM)

Baik, agar kita dapat lebih mendalami arti penjelasan serta maksud dari acronym atau kata tersebut di atas, pastinya kita juga perlu memahami lebih dalam tentang pembahasan terkait apa itu pengertian, makna, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi hidden markov model (hmm).

Model Markov tersembunyi dikembangkan oleh ahli matematika L.E.

Baum dan rekan -rekannya di tahun 1960 -an.

Seperti rantai Markov yang populer, model Markov tersembunyi berusaha untuk memprediksi keadaan masa depan suatu variabel menggunakan probabilitas berdasarkan keadaan saat ini dan masa lalu.

Perbedaan utama antara rantai Markov dan model Markov yang tersembunyi adalah bahwa keadaan dalam yang terakhir tidak secara langsung terlihat oleh pengamat, meskipun outputnya.

Model Markov tersembunyi digunakan untuk pembelajaran mesin dan tugas penambangan data.

Beberapa di antaranya termasuk pengenalan ucapan, pengenalan tulisan tangan, penandaan sebagian dan bioinformatika.

Seperti yang sudah kita lihat di atas, istilah ini merupakan salah satu dari kumpulan kamus, akronim, istilah, jargon, atau terminologi dalam bidang teknologi yang diawali dengan abjad atau awalan H, serta merupakan terms yang terkait dengan Data Management.

Arti Hidden Markov Model (HMM) dalam Kamus Terjemahan Bahasa Indonesia dan Inggris

Selain membahas tentang pengertian dan pembahasan definisinya, untuk lebih memperdalamnya, di sini kita juga perlu mengetahui apa arti kata hidden markov model (hmm) dalam kamus terjemahan bahasa Indonesia dan Inggris.

Untuk lebih mudah dalam memahaminya, di artikel ini Kami akan menguraikannya berupa tabel terjemahan bahasa Indonesia dan Inggris sebagai berikut.

Tipe Bahasa Indonesia Bahasa Inggris
Terminologi model markov tersembunyi (hmm) hidden markov model (hmm)
Kategori manajemen data data management

Penutup

Baiklah, di atas adalah pembahasan dan penjelasan tentang apa itu arti dari hidden markov model (hmm).

Semoga postingan artikel yang sudah Kami bagikan ini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan kita semua.

Lihat juga pembahasan terkait apa itu pengertian, makna, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi artikel lainnya yang berhubungan dengan bidang Teknologi yang ada di laman blog UrlWebsite Kami.

Sumber (Referensi)

Artikel ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi relevan yang berotoritas seperti Wikipedia, Webopedia Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya seperti Technopedia dan Techterms. Kata Hidden Markov Model (HMM) ini merupakan salah satu dari kumpulan terminologi “Data Management” dalam bidang teknologi yang dimulai dengan abjad atau awalan H. Artikel ini di-update pada bulan Dec tahun 2024.

UrlWebsite Blog: Membahas Teknologi Lebih Lanjut!