Ein Hidden Markov Model (HMM) ist ein statistisches Modell, das zur Analyse und Modellierung von sequenziellen Daten verwendet wird. Es gehört zur Klasse der probabilistischen Modellierungsansätze und findet in vielen Bereichen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens Anwendung, wie z.B. in der Spracherkennung, der Textanalyse oder der Vorhersage von Zeitreihen.
Ein HMM besteht aus zwei Hauptkomponenten: den verborgenen Zuständen (hidden states) und den beobachtbaren Symbolen (observed symbols). Die verborgenen Zustände repräsentieren die nicht direkt beobachtbaren, aber relevante Zustände eines Systems, während die beobachtbaren Symbole die tatsächlich gemessenen oder wahrgenommenen Daten darstellen. Das Modell beschreibt die Wahrscheinlichkeit, mit der das System zwischen diesen Zuständen wechselt (Übergangswahrscheinlichkeiten) und die Wahrscheinlichkeit, mit der jedes Symbol in einem bestimmten Zustand produziert wird (Emissionswahrscheinlichkeiten).
Ein HMM ist besonders nützlich, um Muster in sequenziellen Daten zu erkennen, selbst wenn diese Daten von Rauschen oder Unschärfe beeinflusst sind. Es wird häufig eingesetzt, um z.B. die wahrscheinlichste Folge von Zuständen zu bestimmen, die zu einer bestimmten Beobachtungsfolge geführt hat (Decodierung), oder um die Wahrscheinlichkeit zu berechnen, mit der eine bestimmte Beobachtungsfolge von einem Modell generiert wurde (Bewertung).
In der Praxis finden HMMs Anwendung in Bereichen wie der Spracherkennung, der Gesichtserkennung, der bioinformatischen Sequenzanalyse und der Vorhersage von Zeitreihen. Sie sind ein mächtiges Werkzeug, um komplexe, dynamische Systeme zu modellieren und vorherzusagen.