Estimación de parámetros en un modelo oculto de Markov

SILVIA MENCHÓN; PABLO ROMÁN

Universidad Nacional de Córdoba

Congreso; LVII Reunión anual de comunicaciones científicas de la UMA; 2007

UMA

Una vez definido un cierto modelo oculto de Markov existen dos problemas básicos en su análisis: el problema del aprendizaje y el problema de la inferencia. El primer problema consiste en estimar los parámetros del modelo dada una secuencia de observaciones, es decir, identificar las probabilidades de transición y emisión. Una vez que los parámetros han sido estimados (o bien si son previamente conocidos), el problema de la inferencia consiste en obtener la correspondiente sucesión de estados ocultos. Para resolver el problema del aprendizaje usualmente se utiliza el denominado algoritmo de Baum-Welch. En esta comunicación presentaremos este algoritmo y comentaremos su aplicación a problemas biológicos.