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.
앞의 예에서는 수학적 전개가 없는 채로 설명이 완성되었으나, 본 예에서는 Hidden Markov Model의 수학적 내용과 더불어, transition probability, emission probability, initial probability에 대하여 강의합니다.
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.