Jelaskan Penggunaan Hidden Markov Model dari Model Markov tersembunyi

Ada tiga permasalahan utama yang dapat diselesaikan HMM

Diberikan parameter dari model, hitunglah probabilitas output berupa suatu barisan tertentu. Masalah ini diselesaikan oleh forward algorithm.

Diberikan parameter dari model, carilah barisan state tersembunyi yang paling mungkin menghasilkan output barisan tertentu (yang diberikan). Masalah ini diselesaikan oleh algoritme Viterbi.

Diberikan sebuah barisan output atau himpunan barisan sepertinya, maka temukan himpunan transisi state yang paling mungkin beserta probabilitas outputnya. Dengan kata lain, latihlah parameter HMM jika diberikan dataset barisan-barisan tertentu. Masalah ini diselesaikan oleh algoritme Baum-Welch