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Modèles de Markov cachés

Télécom Bretagne, cursus ingénieur généraliste 3ème année
ce cours fait partie de l'UV Traitement statistique avancé de l'information, proposée dans la filière Systèmes de traitement de l'information

Présentation :

Ce cours propose une introduction à différents problèmes statistiques pour un système en temps discret, à partir de mesures bruitées et d'un modèle a priori, dans le cas particulier où l'espace d'état possède un nombre fini d'éléments (ou classes), et on parlera alors de classification. Les modèles a priori considérés sont les chaînes de Markov, caractérisées par leur loi initiale et leur matrice de (probabilités de) transition, et deux types d'observations sont considérées : les observations symboliques et les observations numériques. Il s'agit alors d'estimer l'état courant, ou bien l'état à un instant intermédiaire, ou bien la suite de tous les états, au vu d'une suite d'observations et pour un modèle donné. Si le modèle n'est pas connu, il s'agit alors d'estimer les paramètres du modèle, au vu d'une suite d'observations. On présente des algorithmes numériquement efficaces pour résoudre ces différents problèmes : les équations forward / backward de Baum, l'algorithme de Viterbi, et les formules de re-estimation de Baum-Welch.

Contenu :

  1. Introduction
  2. Modèles de Markov cachés
  3. Equations forward / backward de Baum
  4. Algorithme de Viterbi
  5. Formules de re-estimation de Baum-Welch
Supports de cours :

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