러닝패스

HMM and Application

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NOTE
본 내용은 Markov Chain(< Markov Process)에 대해서 먼저 설명합니다. 그리고나서, 관찰될 수 없는 것(Hidden)과 그렇지 않은(Observable)의 예를 보이고, Linguistics 교육의 예로 Spectrogram을 이용한 HMM의 연결성에 대하여 설명합니다.
Video
Hidden Markov Models (Accelerated Computational Linguistics 2020.W02.05)
출처: https://youtu.be/Lawhm4DUCjY
최현희 님의 학습노트
NOTE
앞의 예에서는 수학적 전개가 없는 채로 설명이 완성되었으나, 본 예에서는 Hidden Markov Model의 수학적 내용과 더불어, transition probability, emission probability, initial probability에 대하여 강의합니다.
Video
(ML 14.4) Hidden Markov models (HMMs) (part 1)
출처: https://youtu.be/TPRoLreU9lA
최현희 님의 학습노트
NOTE
앞서 수식으로 보인 확률들을 수학적으로 전개하는 방법에 대하여 논의합니다.
Video
Hidden Markov Model Clearly Explained! Part - 5
출처: https://youtu.be/RWkHJnFj5rY
최현희 님의 학습노트
NOTE
POS tagging에 HMM을 응용하는 경우에 관련된 수학 전개를 보입니다. Sound(관찰될 수 없는 것)와 text(관찰될 수 있는 것)의 관계를 보이고 있어, 이런 관계를 가지고 있는 시스템에 응용할 수 있는 아이디어를 줍니다.
Video
Hidden Markov Model: An application in POS Tagging System
출처: https://youtu.be/uIYSEZNYbgo
최현희 님의 학습노트
NOTE
POS tagging외에, 교육관련 contents를 추가할 예정으로, AI가 중국의 교육시장에서 어떻게 사용되고 있는지를 확인하시며 잠시 쉬어가시기 바랍니다.
Video
How China Is Using Artificial Intelligence in Classrooms | WSJ
출처: https://youtu.be/JMLsHI8aV0g
최현희 님의 학습노트
NOTE
HMM을 활용하여 학생의 학습이 적절한 Sub-Concept을 추천하는 시스템에 대한 예입니다. 상세한 내용은 https://www.slideshare.net/masun/a-hidden-markov-model-approach-to-predict-students-actions-in-an-adaptive-and-intelligent-webbased-educational-system 을 참조하시기 바랍니다.
Video
hmm
출처: https://youtu.be/i6SnX4XPzyk
최현희 님의 학습노트
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