Hm что такое: H&M – торговая сеть | Retail.ru

Что такое SERM, ORM и HM

Последние мировые события заставили многих предпринимателей и маркетологов, которые до этого года игнорировали продажи и представление бренда в Интернете, обращаться за услугами по управлению репутацией. 

Нам поступают запросы представить бренд в интернете, улучшить рейтинг на конкретных отзовиках, рассказать о новом товаре, улучшить выдачу или убрать из выдачи поисковиков негативную публикацию о бренде, компании или персоне и т.п. Все эти заявки поступают на услугу SERM.

Только в ходе обсуждения проекта мы выясняем, действительно ли клиенту нужен SERM или же он имел ввиду ORM или HM. В связи с этим и возникла идея написать статью, в которой подробно, но самыми простыми словами объяснить разницу между  ORM, SERM и HM. Расписать плюсы и минусы каждого направления по управлению репутацией и их особенности.

HM — скрытый маркетинг

Скрытый маркетинг (Hidden Marketing — HM) — любые мероприятия, которые направлены на формирование положительного мнения о бренде, товаре или услуге, компании или персоне среди сотрудников, клиентов, партнеров, потребителей.  

Суть HM (скрытого маркетинга)

HM применяется, как отдельный вид продвижения или в комплексе с другими рекламными инструментами. Его суть — нерекламное продвижение, когда информация до потребителя доносится таким образом, что он даже не подозревает, что стал объектом воздействия.

Агенты влияния работают в социальных сетях, на форумах, в блогах, в комментариях под статьями, отзывами, на сервисах вопросов и ответов. Они советуют, обсуждают, сравнивают и спрашивают о предмете продвижения, управляют диалогами, формируют мнение так искусно, что, порой, догадаться, что здесь и сейчас проходят работы по скрытому маркетингу, невозможно.

Агентство интернет-маркетинга «Артволков»: Как нейтрализовать негативные отзывы и сделать брендовую выдачу чище

Подробнее

Конечно, есть топорная работа агентов влияния, которая, в свое время, отвернула от этого вида продвижения большую часть предпринимателей и маркетологов. Сейчас это направление реабилитируется, так как ее перестали доверять новичкам — фрилансерам, а агентства дорожат своей репутацией и тонко работают с направлением скрытого маркетинга.   

Принцип работы HM (скрытого маркетинга)

Агенты влияния, под видом обычного пользователя, вклиниваются в существующие диалоги, открывают новые ветки обсуждений, пишут комментарии, обзоры на группы товаров или услуг, короткие отзывы или комментарии к ним. К обсуждению подключаются еще 1-3-5… агентов влияния и вся эта компания работает лишь на одну цель — отработать возражения и убедить, что этот бренд, товар или услуга заслуживает доверия. Грамотная работа агентов влияния не даст усомниться в том, что обсуждение ведут абсолютно разные и незнакомые между собой пользователи, так как в диалоге участвуют скептики, сомневающиеся, поддерживающие и даже равнодушные пользователи.

Плюсы и минусы HM (скрытого маркетинга)

• + Узнаваемость бренда, товара или услуги

• + Рост заинтересованности

• + Повышение доверия 

• + Небольшая цена

• — Сложно оценить эффективность

Кому подходит HM (скрытый маркетинг)

Новым брендам или продуктам, выходящим на рынок. Успешно работает для любого направления бизнеса.

Online Reputation Management (ORM) — управление репутацией в интернете 

Online Reputation Management (ORM) — это формирование мнения и влияние на общественное восприятие  бренда, товара, услуги или личности в интернете.  

 

Суть ORM

Целью управления репутацией в интернете является поиск и нейтрализация негативных публикаций, а также публикация хороших упоминаний для формирования положительного восприятия бренда. В идеале, еще и оптимизация положительных публикаций для повышения позиций в поисковой выдаче.

Принцип работы ORM

Существует два принципа работы: машинный и ручной.

1. Машинный

Через сервисы мониторинга упоминаний о бренде товаре или услуге можно отслеживать новые комментарии. Сервисы сканируют определенные сайты каждые 10-15 минут и оповещают о новых отзывах. Вся полученная информация сортируется и анализируется. После специалист по репутационному маркетингу пишет комментарии, отвечает на запросы пользователей и отзывы, подсказывает, как решить возникшие проблемы. Добавляет положительные отзывы.

2. Ручной

Согласовываются определенные площадки, на которых будут отслеживаться появление новых сообщений и отзывов. Специалист по репутационному маркетингу с оговоренной частотой просматривает сайты, пишет комментарии, отвечает на запросы пользователей и отзывы, помогает разрешить проблемы. Добавляет положительные отзывы, чтобы поддерживать рейтинг на оговоренном уровне. 

Особенности работы с отзывами в рамках ORM

Бывает, что агентства или фрилансеры недобросовестно относятся к размещению положительных отзывов и публикуют похожие или даже одни и те же на разных сайтах с одного компьютера и IP. 

Администраторы рекомендательных сервисов мгновенно распознают фейковые отзывы по IP, характеристикам системы и прочим параметрам. В лучшем случае просто удаляют заказные отзывы, но все чаще стали помечать такие отзывы “метками позора”. Каждый пользователь, который посмотрит отзывы перед решением о покупке, будет знать, что компания сама пишет положительные отзывы и доверять им не стоит.

Продвижение в Яндекс.Дзен для брендов

Подробнее

Поэтому, приняв решение о публикации положительных отзывов через фрилансеров или агентства, рискуете не улучшить репутацию, а окончательно ее загубить. Советуем детально проговорить все вопросы, связанные с размещением положительных отзывов и следить за исполнением договоренностей.

Плюсы и минусы ORM

• + Увеличение количества положительных публикаций

• + Поиск негативных публикаций

• + Отработка негативных публикаций

• + Улучшение клиентского сервиса

• — Машинный мониторинг не находит публикации без упоминания бренда

• — Ручной мониторинг занимает много времени и ресурсов компании или агентства, поэтому отследить 100% новых публикаций трудозатратно и обходится очень дорого

• — Сложно оценить эффективность

Кому подходит ORM

Любому бизнесу в сегменте B2C и для B2B-компаний вне зависимости от области ведения бизнеса. ORM подходит также общественным и политическим деятелям, узконаправленным специалистам.

Search Engine Reputation Management (SERM) — Управление репутацией в поисковых машинах

SERM — это управление репутацией в поисковой выдаче. Если простыми словами, то работа над увеличением количества положительных упоминаний в выдаче поисковиков. 

Суть SERM

Вытеснить негативные публикации из выдачи поисковых систем, заполнив выдачу положительными упоминаниями.

Принцип работы SERM

Первым делом необходимо определиться с поисковыми запросами, по которым и будут проводиться мероприятия по управлению репутацией в поисковых машинах. После этого сделать мониторинг по каждому поисковому запросу и определить тональность публикаций. Существует множество сервисов, которые формируют списки URL в топ 10-250 выдачи Яндекс и Google. Также есть сервисы, которые определяют тональность публикаций, но с очень высокой погрешностью. Поэтому определять тональность лучше вручную.

После того, как выявили все негативные и нейтральные публикации в выдаче поисковиков, начинаются работы над увеличением количества положительных  упоминаний и вытеснения негативных за пределы топ 10-30…50.

К сожалению, большинство предпринимателей и маркетологов не понимают, что же это такое SERM, предполагая, что достаточно заказать положительные отзывы и проблема с негативом в поисковиках решится сама собой. 

Вот лишь часть работ, которые проводятся в рамках услуги по управлению репутацией в поисковой выдаче:

• Регистрация и оптимизация карточек компании на всех рекомендательных сервисах, отзовиках о работодателях, агрегаторах, справочниках.
•  Публикация оптимизированных отзывов и комментариев на рекомендательных сервисах, отзовиках о работодателях и в справочниках, на которых уже есть карточки компании и в тех, что только создали.
•  Размещение вопросов с нужными поисковыми запросами на сервисах вопрос-ответ и публикация ответов от других пользователей с использованием нужных ключей.
• Публикация отзывов на картах Яндекса, Google, 2Gis и т.п.
• Публикация отзывов в соцсетях клиента, например, в Facebook, VK.
• Публикация оптимизированных обзоров в личных блогах.
• Создание или оптимизация существующих социальных сетей.
• Размещение оптимизированных постов в официальных или новых соцсетях клиента.
•  Создание или оптимизация youtube канала. 
•  Оптимизирование и размещение видеороликов на официальный youtube канал или на личные каналы youtube – пользователей.
• Создание Яндекс.Коллекций, добавление ссылок и картинок с оптимизированным описанием.
• Создание или оптимизация существующего блога на официальном сайте и на внешних топовых блог-платформах. Заполнение их контентом, оптимизированным под согласованные поисковые запросы.
•  Написание и размещение пресс-релизов на сервисах пресс-релизов и статейниках. Естественно, что пресс-релизы должны быть оптимизированными под поисковые запросы.
• Написание и размещение оптимизированных новостных поводов  у партнеров Яндекса по Яндекс. Новости и партнеров Google по Google.News
• Создание веток на тематических трастовых форумах с ключевыми запросами
• Создание на официальном сайте страницы с отзывами. 
• Написание биографии руководителя компании или истории компании с внедренными ключевыми запросами и размещение в справочниках, тематических сервисах, Википедии.
• Создание, размещение и наполнение сайтов-одностраничников

Список можно продолжать, причем регулярно появляется новый инструмент, который влияет на выдачу поисковых систем. Из перечня мероприятий, проводимых в рамках услуги по SERM, видно, что в него входят работы по ORM, HM и PR маркетингу. 

Как оставить отзывы на Яндекс.Картах?

Подробнее

ORM и HM могут существовать сами по себе, а SERM является совокупностью всех возможных мероприятий по репутационному маркетингу с единственной целью — формирование выдачи поисковых систем такой, как нам надо, а не так, как видят ее роботы поисковиков.  

Плюсы и минусы SERM

• + Влияние на выдачу поисковых систем

• + Поиск и нейтрализация негативных публикаций

• + Создание положительного образа бренда или персоны в поисковых системах

• — Долгий и дорогостоящий процесс

Кому подходит SERM

SERM подходит абсолютно любому бизнесу или персоне без исключений.

Подводя итог: ORM, SERM и HM в репутационном маркетинге

Если тезисно объяснить разницу между ORM, SERM и HM, то это будет выглядеть так:

1. HM — скрыто влиять на мнение и подталкивать к покупке определенных товаров или услуг. 

2. ORM — отрабатывать негатив и повышать рейтинг компании на рекомендательных сервисах, в справочниках, соцсетях и т. д.

3. SERM — формирование положительной выдачи поисковых систем.

определение и синонимы слова hm в словаре немецкий языка

HM — определение и синонимы слова hm в словаре немецкий языка СЛОВАРЬ

ПРОИЗНОШЕНИЕ СЛОВА HM

hm  [hm̩]

ГРАММАТИЧЕСКАЯ КАТЕГОРИЯ СЛОВА HM

существительное

прилагательное

глагол

наречие

местоимение

предлог

междометие

артикль

ЧТО ОЗНАЧАЕТ СЛОВО HM

Значение слова hm в словаре немецкий языка

выражает одобрение, выражает вдумчивость или оговорку, а также смущение выражает сомнение в изумлении, выражает критику, неодобрение. Выражается согласие «Ты пойдешь со мной?» — «Хм!». После сокола, кашля. Hectometres. drückt Zustimmung aus drückt Nachdenklichkeit oder Bedenken, auch Verlegenheit aus drückt fragende Verwunderung aus drückt Kritik, Missbilligung aus.

drückt Zustimmung ausBeispiel»Kommst du mit?« – »Hm!«. Laut des Räusperns, Hüstelns. Hektometer.

Синонимы и антонимы слова hm в словаре немецкий языка

СИНОНИМЫ

Перевод слова «hm» на 25 языков

ПЕРЕВОДЧИК

ПЕРЕВОД СЛОВА HM

Посмотрите перевод слова hm на 25 языков с помощью нашего многоязыкового переводчика c немецкий языка.

Переводчик с немецкий языка на

китайский язык HM

1,325 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

испанский язык

hm

570 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

английский язык Hm

510 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

хинди язык एचएम

380 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

арабский язык جلالة

280 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

русский язык гм

278 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

португальский язык hm

270 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

бенгальский язык HM

260 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

французский язык hm

220 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

малайский язык hm

190 миллионов дикторов

немецкий hm

180 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

японский язык HM

130 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

корейский язык HM

85 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

яванский язык hm

85 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

вьетнамский язык hm

80 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

тамильский язык HM

75 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

маратхи язык हं

75 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

турецкий язык hm

70 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

итальянский язык hm

65 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

польский язык hm

50 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

украинский язык гм

40 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

румынский язык hm

30 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

греческий язык hm

15 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

африкаанс язык hm

14 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

шведский язык hm

10 миллионов дикторов

Переводчик с немецкий языка на

норвежский язык hm

5 миллионов дикторов

Тенденции использования слова hm

ТЕНДЕНЦИИ

ТЕНДЕНЦИИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕРМИНА «HM»

ЧАСТОТНОСТЬ

Слово используется очень часто

97

/100

Тенденции основных поисковых запросов и примеры использования слова hm

ЧАСТОТА ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕРМИНА «HM» С ТЕЧЕНИЕМ ВРЕМЕНИ

Примеры использования в литературе на немецкий языке, цитаты и новости о слове hm

ПРИМЕРЫ

ЦИТАТЫ СО СЛОВОМ «HM»

Известные цитаты и высказывания со словом hm .

Der Name Jesu soll in euch verherrlicht werden und ihr in hm.

КНИГИ НА НЕМЕЦКИЙ ЯЗЫКЕ, ИМЕЮЩЕЕ ОТНОШЕНИЕ К СЛОВУ

«HM»

Поиск случаев использования слова hm в следующих библиографических источниках. Книги, относящиеся к слову hm, и краткие выдержки из этих книг для получения представления о контексте использования этого слова в литературе на немецкий языке.

1

Das Rezeptionssignal «hm»

Studienarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich Germanistik — Linguistik, Note: 1-, Albert-Ludwigs-Universitat Freiburg (Deutsches Seminar I), Veranstaltung: Proseminar Sprachliche Interaktion, Sprache: Deutsch, Abstract: Eine haufig …

Holger Hoppe, 2007

2

Text und Kontext: H.M. Enzensbergers ‘Landessprache’

Enzensberger zählt unumstritten zu den wichtigsten und bekanntesten Schriftstellern der deutschen zeitgenössischen Literatur- und Kulturgeschichte.

jwrz Start in St. Andreasberg (Panorama-Hallenbad) A 2 Große Oberharz-Tour (41 km / 882 hm) A 3 Brockenblicks-Tour (38 km / 890 hm) A 1 …

Kristin Düerkop, 2009

5

Vorarlberg — Schwabenkinder-Wege: auf den alten Wegen der …

11 Ludesch — Thüringen 0.25 Std. 1,5 km 20/15 Hm 12 Thüringen — Schnifis 1.20 Std. 4 km 175/80 Hm 13 Schnifis — Satteins 1.15 Std. 5 km 20/180 Hm 14 Satteins — Rankweil 2.10 Std. 7 km 225/250 Hm 15 Rankweil — Klaus 2.00 Std. 7,5 …

Elmar Bereuter, 2012

6

Deutsche Volkslieder mit ihren Original-weisen: Unter …

Es wollt ein Mädel Wasser hol’n, Wohl aus dem kühlen Brunnen,

Hm hm hm, ha ha ha, Wohl aus dem kühlen Brunnen. Ein schweeweiß Hemdlein hat sie an, Dadurch scheint ihr die Sonnen, Hm hm hm, ha ha ha, Dadurch scheint ihr die …

Andreas Kretzschmer, Anton Wilhelm Florentin von Zuccalmaglio, Hans Ferdinand Massmann, 1840

7

BIBLIOGRAPHIC RECORD TARGET

HM. 6i?

8

Geschichten, Gedichte und Lieder meiner Oma

Ich bin wie das Schilf am Meer, hm, hm, der Wind weht mich hin und her, hm, hm, zeig Du mir Dein Gesicht! 3. Ich bin wie das Schilf am Meer, hm, hm, der Wind zerrt mich hin und her, hm, hm, wann nur tritt Ruhe ein? 4. Ich bin wie das Schilf …

Eva Schmidek, 2012

9

Gardasee GPS Bikeguide 1: Tourenbeschreibungen, GPS-Daten …

Band 2 454 Giro di Garda Garda 32 km 850 hm 470 m 51/52 455 Madonna della Corona Caprino Veronese 24 km 750 hm 897 m SO/Sl Band 3 456 Giro di Monte Denervo Gargnano 29 km 1200 hm 1054 m 51/52 457 Monte Rocchetta Trail …

Andreas Albrecht, 2009

10

Oesterreichischer Beobachter

_ 1259 .geftürzt wurden. nicht etwa auch eine Transaction *e Man fage uns doch. welche Uebereinftimmung der Antecedentien. der Meinungen. der Gefühle zwifchen Hm‘ Dufaure und Hm* Guizot. zwi»chen HM* Palio und Hm* M artin Statt  …

НОВОСТИ, В КОТОРЫХ ВСТРЕЧАЕТСЯ ТЕРМИН «HM»

Здесь показано, как национальная и международная пресса использует термин hm в контексте приведенных ниже новостных статей.

Flüchtlingskinder schuften für H&M und Next

Die Unternehmen H&M aus Schweden und Next aus Großbritannien hatten nach Angaben der Forscher auch zugegeben, dass in einigen ihrer Zulieferbetriebe … «tagesschau.de, Фев 16»

#HMBalmaination: «Balmain x H&M«-Show in New York

All das erwartet Sie heute Abend,» kündigte Designer Olivier Rousteing das «Balmain x H&M«-Event in New York an. «Erwarten Sie alles, nur nicht das, was Sie … «Vogue, Окт 15»

Luxusschnäppchen Versace hängt bald an der H&M-Stange

Die H&M-Kooperationen mit berühmten Designern sorgen bei Fashionistas immer wieder für große Aufregung. Im letzten Herbst gab es Mode von Donatella … «Welt Online, Окт 11»

Leipzig Geiselnehmer bei H&M stellt sich der Polizei

Leipzig Geiselnehmer bei H&M stellt sich der Polizei. Die Polizei hat eine Geiselnahme in Leipzig unblutig beendet: Der mit einer scharfen Waffe ausgerüstete … «Spiegel Online, Июн 10»

ССЫЛКИ

« EDUCALINGO. hm [онлайн]. Доступно на <https://educalingo.com/ru/dic-de/hm>. Июл 2023 ».

de

Словарь немецкий языка

Узнайте, что скрывают слова, на

© educalingo, 2023

bndeenesfrhiitjajvkomrmsplptrorutatrukzh

Скрытая модель Маркова (HMM) — простое объяснение на высоком уровне | by Darius Sabaliauskas

Простое объяснение HMM с наглядными примерами вместо сложных математических формул

Darius Sabaliauskas

·

Follow

Published in

·

9000 6 6 минут чтения

·

16 октября 2020 г.

HMM — очень мощный инструмент статистического моделирования, используемый в распознавании речи, распознавании рукописного ввода и т. д. Я хотел использовать его, но когда начал копать глубже, то увидел, что не все достаточно ясно объяснено, а примеры недостаточно просты. Также довольно часто научные публикации о ГММ были написаны сложно и недостаточно просто. Поэтому я решил создать простое и понятное объяснение HMM на высоком уровне для меня и для всех, кто интересуется этой темой.

HMM отвечает на следующие вопросы:

Оценка — насколько вероятно, что произойдет что-то наблюдаемое? Другими словами, какова вероятность последовательности наблюдений?

• Прямой алгоритм
• Обратный алгоритм
• …

Декодирование — в чем причина случившегося наблюдения? Другими словами, какова наиболее вероятная последовательность скрытых состояний, когда у вас есть последовательность наблюдений?

• Алгоритм Витерби
• …

Обучение — что я могу узнать из имеющихся у меня данных наблюдений? Другими словами, как создать модель или модели HMM из наблюдаемых данных?

• Baum-Welch
• …

Ответ на эти вопросы будет в следующих постах. А пока я подробно объясню модель HMM.

Модель HMM состоит из следующих основных частей:

• скрытые состояния
• символы наблюдения (или состояния)
• переход из начального состояния в начальное скрытое состояние распределение вероятностей
• переход в конечное состояние распределение вероятностей (в большинстве случаев исключено из модели, т.к. все вероятности равны 1 в общем использовании)
• переход состояния распределение вероятностей эмиссия состояния распределение вероятностей

В следующем разделе я подробно объясню эти части HMM.

HMM состоит из двух частей: скрытой и наблюдаемой. Скрытая часть состоит из скрытых состояний, которые не наблюдаются напрямую, их присутствие наблюдается с помощью символов наблюдения, которые испускают скрытые состояния.

Пример 1 . Вы не знаете, в каком настроении находится ваша девушка или парень (настроение — это скрытые состояния), но вы наблюдаете за их действиями (наблюдаемыми символами), и по тем действиям, которые вы наблюдаете, вы делаете предположение о скрытом состоянии, в котором они или он находятся.

Пример 2 . Вы хотите знать активность своих друзей, но можете только наблюдать, какая погода на улице. Действия вашего друга, которые скрыты, «испускают» наблюдаемые символы, которые являются погодными условиями. Вы можете подумать, что должно быть по-другому, что погодные условия — это скрытые состояния, а действия ваших друзей — наблюдаемые символы, но ключ в том, что погоду вы можете наблюдать, а действия ваших друзей — нет, что делает состояния такими, какие они есть.

Вы можете видеть, что в примере с настроением наблюдаемые символы на самом деле испускаются из скрытых состояний, где в примере с действиями друзей наблюдаемые символы являются причиной действий ваших друзей. Таким образом, символы наблюдения могут быть прямой причиной скрытых состояний символов наблюдения, которые могут быть следствием скрытых состояний. Это может быть и то, и другое, в этом прелесть HMM.

В общем, вы выбираете скрытые состояния, которые вы не можете наблюдать напрямую (настроение, действия друзей и т. д.), и вы выбираете символы наблюдения, которые вы всегда можете наблюдать (действия, погодные условия и т. д.). 9Визуализация скрытых состояний и состояний наблюдения для примера 2

Наблюдаемые символы:

• Солнечно (S)
• Облачно (C)
• Дождь (R)

Диаграмма 1. Скрытые состояния и наблюдаемые символы | Изображение автора

Когда вы определились со скрытыми состояниями для своей задачи, вам нужно распределение вероятности перехода между состояниями, которое объясняет переходы между скрытыми состояниями. В общем, вы можете сделать переход из любого состояния в любое другое состояние или перейти в то же состояние. Так, например, если у вас есть 9вам понадобится матрица 9×9, что означает, что вам нужна матрица NxN для N состояний.

Кроме того, если просуммировать все вероятности перехода из текущего состояния, то получится 1.

Таблица 1. Таблица распределения вероятностей перехода состояний | Изображение AuthorDiagram 2. Диаграмма распределения вероятности перехода состояния | Image by Author

Распределение вероятностей выбросов состояний

У вас есть скрытые состояния, и у вас есть символы наблюдения, и эти скрытые и наблюдаемые части связаны распределением вероятностей выбросов состояний. Вот так: при каждом переходе в скрытое состояние выдается символ наблюдения . Более того, каждое скрытое состояние может излучать все символы наблюдения, различается только вероятность выдачи того или иного символа. Обратите внимание, что все вероятности выбросов каждого скрытого состояния в сумме равны 1.

Таблица 2. Таблица распределения вероятностей выбросов состояний | Изображение AuthorDiagram 3. Диаграмма распределения вероятностей выбросов состояний | Image by Author

На диаграмме 3 показано, как визуально выглядит распределение вероятностей выбросов состояний. Это прямое представление таблицы 2.

Когда у вас есть скрытые состояния, есть еще два состояния, которые не связаны напрямую с моделью, но используются для расчетов. Это:

• начальное состояние
• конечное состояние

Как упоминалось ранее, эти состояния используются для расчета. Когда у вас есть последовательность символов наблюдения, которая относится к скрытым состояниям таким образом, что переход в скрытое состояние испускает символ наблюдения, у вас есть два крайних случая: когда последовательность наблюдения начинается и заканчивается.

Когда начинается последовательность наблюдения, вы излучаете символ, например, S, но излучение происходит только тогда, когда происходит переход в скрытое состояние, здесь в игру вступает исходное состояние. Как упоминалось, например, вы выдали символ S, но этот символ может быть выдан при переходе во все скрытые состояния с разной вероятностью, так какой переход в скрытое состояние наиболее вероятно выдал символ? На диаграмме 3 вы можете видеть, что вероятность перехода в конкретное скрытое состояние будет испускать состояние S, но из какого состояния произошел этот переход, ответ — начальное состояние. Это означает, что когда начинается последовательность наблюдений, начальное скрытое состояние, которое испускает символ, определяется исходя из вероятности перехода в начальное состояние. Как это выглядит, когда у вас есть последовательность наблюдений только по одному символу, вы можете увидеть на диаграмме 5.

Теперь вы знаете, что когда у вас начинается последовательность наблюдений, вам нужно выбрать начальное скрытое состояние, где помогает распределение вероятностей начального состояния. Когда вы достигаете конца последовательности наблюдений, вы в основном переходите в конечное состояние, потому что каждая последовательность наблюдений обрабатывается как отдельные единицы. Этот переход, как правило, неявный и явно не упоминается. Кроме того, в общем случае вероятность перехода из каждого скрытого состояния в конечное состояние равна 1.

Диаграмма 4. Диаграмма распределения вероятностей начального/конечного состояний | Изображение автора

На Диаграмме 4 видно, что при запуске последовательности наблюдения наиболее вероятным скрытым состоянием, которое выдает первый символ последовательности наблюдения, является скрытое состояние F.

Последовательность наблюдения представляет собой последовательность символов наблюдения от 1 символа до N символов. Каждая последовательность наблюдений рассматривается как отдельная единица без каких-либо знаний о прошлом или будущем. Из-за этого Начальное и Терминальное состояния необходимы для скрытых состояний.

Важно отметить, что одна и та же последовательность наблюдения может быть получена из другой последовательности скрытого состояния (Диаграмма 6 и Диаграмма 7). Кроме того, последовательность наблюдений должна быть хотя бы с одним символом (Диаграмма 5) и может быть любой длины, единственным условием является то, что последовательность наблюдений должна быть непрерывной. Непрерывная последовательность наблюдений означает, что последовательность наблюдений не может иметь пропусков.

Диаграмма 5. Последовательность наблюдений S | Изображение AuthorDiagram 6. Последовательность наблюдений SSCRCSC | Изображение AuthorDiagram 7. Последовательность наблюдений SSCRCSC | Изображение AuthorDiagram 8. Последовательность наблюдений RCS | Image by Author

Теперь вы знаете основные компоненты HMM и основы того, как работает модель HMM и как она представлена. Более того, вы знаете, как генерируется последовательность наблюдений из скрытых состояний. Я надеюсь, что теперь у вас есть представление о HMM на высоком уровне.

Скрытые марковские модели: концепции, примеры

Скрытые марковские модели (HMM) — тип статистического моделирования, который используется уже несколько лет. Они применяются в различных областях, таких как медицина, информатика и наука о данных. Скрытая марковская модель (HMM) является основой многих современных алгоритмов обработки данных. Он использовался в науке о данных, чтобы эффективно использовать наблюдения для успешных прогнозов или процессов принятия решений. В этом сообщении в блоге будут рассмотрены скрытые марковские модели с реальными примерами и важными понятиями, связанными со скрытыми марковскими моделями.

Содержание

Переключение

Что такое марковские модели?

Марковские модели названы в честь Андрея Маркова, который впервые разработал их в начале 1900-х годов. Марковские модели — это тип вероятностной модели, которая используется для прогнозирования будущего состояния системы на основе ее текущего состояния. Другими словами, марковские модели используются для предсказания будущего состояния на основе текущих скрытых или наблюдаемых состояний. Марковская модель — это автомат с конечным числом состояний, в котором каждому состоянию соответствует вероятность оказаться в любом другом состоянии после одного шага. Их можно использовать для моделирования реальных проблем, в которых задействованы скрытые и наблюдаемые состояния. Марковские модели можно разделить на скрытые и наблюдаемые в зависимости от типа информации, доступной для использования для прогнозирования или принятия решений. Скрытые модели Маркова имеют дело со скрытыми переменными, которые нельзя наблюдать напрямую, а только вывести из других наблюдений, тогда как в наблюдаемой модели, также называемой цепью Маркова, скрытые переменные не участвуют.

Чтобы лучше понять модели Маркова, давайте рассмотрим пример. Скажем, у вас есть мешок с шариками, в котором четыре шарика: два красных и два синих. Вы случайным образом выбираете шарик из мешка, отмечаете его цвет, а затем кладете его обратно в мешочек. Повторив этот процесс несколько раз, вы начинаете замечать закономерность: вероятность выбора красного шарика всегда равна двум из четырех, или 50%. Это связано с тем, что вероятность выбора шарика определенного цвета определяется количеством шариков этого цвета в мешке. Другими словами, прошлая история (т. е. содержимое мешка) определяет будущее состояние (т. е. вероятность выбора определенного цвета мрамора).

Этот пример иллюстрирует концепцию марковской модели: будущее состояние системы определяется ее текущим состоянием и прошлой историей. В случае с мешком шариков текущее состояние определяется количеством шариков каждого цвета в мешке. Прошлая история представлена ​​содержимым мешка, которое определяет вероятность выбора каждого цвета мрамора.

Марковские модели имеют множество применений в реальном мире, в том числе для прогнозирования погоды, цен на фондовом рынке и распространения болезней. Марковские модели также используются в приложениях обработки естественного языка, таких как распознавание речи и машинный перевод. При распознавании речи марковские модели используются для определения правильного слова или фразы в зависимости от контекста предложения. В машинном переводе марковские модели используются для выбора наилучшего перевода предложения на основе вариантов перевода, сделанных для предыдущих предложений в тексте.

Что такое цепь Маркова?

Цепи Маркова, названные в честь Андрея Маркова, можно рассматривать как машину или систему, которая переходит из одного состояния в другое, обычно образуя цепь. Цепи Маркова обладают свойством Маркова, которое гласит, что вероятность перехода в любое конкретное состояние зависит только от текущего состояния, а не от предыдущих состояний.

Цепь Маркова состоит из трех важных компонентов:

• Начальное распределение вероятностей : Начальное распределение вероятностей по состояниям, πi — это вероятность того, что цепь Маркова начнется в определенном состоянии i. Некоторые состояния j могут иметь πj = 0, что означает, что они не могут быть начальными состояниями
• Одно или несколько состояний
• Распределение вероятности перехода : Матрица вероятности перехода A, где каждый [latex]a_{ij}[/latex] представляет вероятность перехода из состояния I в состояние j

На приведенной ниже диаграмме представлена ​​цепь Маркова, в которой есть три состояния, представляющие погоду дня (облачно, дождливо и солнечно). И существуют вероятности перехода, представляющие погоду следующего дня с учетом погоды текущего дня.

Существует три разных состояния: облачно, дождь и солнечно. Ниже приведены вероятности перехода, основанные на приведенной выше диаграмме:

• Если сегодня солнечно, то завтра:
  • 50% вероятность солнечного дня
  • 10% вероятность дождя
  • 40% вероятность облачного времени
• Если сегодня дождь , то завтра:
  • Вероятность 10% для солнечной
  • Вероятность 60% для дождливой
  • Вероятность 30% для облачной
• Если сегодня облачно, то завтра:
  • Вероятность 40% будет солнечно
  • Вероятность дождя 50%
  • Вероятность 10% облачно Цепь Маркова, какова вероятность того, что в среду быть облачным, если сегодня солнечно. Ниже приведены различные переходы, которые могут привести к облачной среде, учитывая, что сегодня (понедельник) солнечно.
    • Солнечно – Солнечно (вторник) – Облачно (среда): вероятность облачной среды можно рассчитать как 0,5 x 0,4 = 0,2
    • Солнечно – Дождливо (вторник) – Облачно (среда): Вероятность облачной среды можно рассчитать как 0,1 x 0,3 = 0,03
    • Солнечно – Облачно (вторник) – Облачно (среда): Вероятность облачной среды можно рассчитать как рассчитывается как 0,4 x 0,1 = 0,04

    Суммарная вероятность пасмурной среды = 0,2 + 0,03 + 0,04 = 0,27.

    Как было показано выше, цепь Маркова — это процесс с известным конечным числом состояний, в котором вероятность оказаться в том или ином состоянии определяется только предыдущим состоянием.

    Что такое скрытые марковские модели (СММ)?

    Скрытая марковская модель (HMM) — это еще один тип марковской модели, в котором есть несколько скрытых состояний. Этим HMM отличается от цепи Маркова. HMM — статистическая модель, в которой моделируемая система представляет собой марковские процессы с ненаблюдаемыми или скрытыми состояниями. Это модель со скрытыми переменными, которая может дать наблюдение за другим скрытым состоянием с помощью предположения Маркова. Скрытое состояние — это термин, обозначающий следующую возможную переменную, которую нельзя наблюдать напрямую, но о которой можно сделать вывод, наблюдая одно или несколько состояний в соответствии с предположением Маркова. Предположение Маркова — это предположение о том, что скрытая переменная зависит только от предыдущего скрытого состояния. Математически вероятность находиться в состоянии в момент времени t зависит только от состояния в момент времени (t-1). Это называется предположением об ограниченном горизонте . Другое марковское предположение утверждает, что условное распределение по следующему состоянию, учитывая текущее состояние, не меняется с течением времени . Это также называется предположением стационарного процесса .

    Марковская модель состоит из двух компонентов: перехода между состояниями и скрытых случайных величин, которые зависят друг от друга. Однако скрытая модель Маркова состоит из пяти важных компонентов:

    • Начальное распределение вероятностей : Начальное распределение вероятностей по состояниям, πi — это вероятность того, что цепь Маркова начнется в состоянии i. Некоторые состояния j могут иметь πj = 0, что означает, что они не могут быть начальными состояниями. Распределение инициализации определяет каждую скрытую переменную в ее начальном состоянии в момент времени t=0 (начальное скрытое состояние).
    • Одно или несколько скрытых состояний
    • Распределение вероятности перехода : Матрица вероятности перехода, где каждый [latex]a_{ij}[/latex] представляет вероятность перехода из состояния i в состояние j. Матрица перехода используется для отображения вероятностей перехода из скрытого состояния в скрытое состояние.
    • Последовательность наблюдений
    • Вероятности выбросов : Последовательность вероятностей наблюдений, также называемых вероятностями выбросов, каждая из которых выражает вероятность наблюдения [latex]o_{i}[/latex], генерируемого из состояния I , Вероятность эмиссии используется для определения скрытой переменной с точки зрения ее следующего скрытого состояния. Он представляет собой условное распределение по наблюдаемому результату для каждого скрытого состояния в момент времени t=0.

    Давайте разберемся в вышеизложенном, используя представление скрытой марковской модели, показанное ниже:

    Скрытая марковская модель на приведенной выше диаграмме представляет собой процесс прогнозирования того, будет ли кто-то обнаружен прогуливающимся, совершающим покупки или убирающимся в определенный день. в зависимости от того, будет ли день дождливым или солнечным. Ниже представлены пять компонентов скрытой марковской модели на приведенной выше диаграмме:

     

    Обратите внимание на некоторые из следующих элементов на приведенном выше рисунке:

    • Есть два скрытых состояния, например, дождливое и солнечное. Эти состояния скрыты, потому что в качестве выходных данных процесса наблюдается, делает ли человек покупки, гуляет или убирается.
    • Последовательность наблюдений: магазин, прогулка и уборка.
    • Начальное распределение вероятностей представлено начальной вероятностью
    • Вероятность перехода представляет собой переход из одного состояния (дождливое или солнечное) в другое состояние при заданном текущем состоянии
    • Вероятность выброса представляет собой вероятность наблюдения за выпуском, магазином, уборкой и прогулкой учитывая штаты, дождливое или солнечное.

    Скрытая модель Маркова — это особый тип байесовской сети со скрытыми переменными, которые являются дискретными случайными величинами. Скрытая марковская модель первого порядка позволяет скрытым переменным иметь только одно состояние, а скрытые марковские модели второго порядка позволяют скрытым состояниям иметь два или более двух скрытых состояний.

    Скрытая марковская модель представляет два различных состояния переменных: скрытое состояние и наблюдаемое состояние. Скрытое состояние — это состояние, которое нельзя непосредственно наблюдать или увидеть. Наблюдаемое состояние — это состояние, которое можно наблюдать или увидеть. Одно скрытое состояние может быть связано со многими наблюдаемыми состояниями, а одно наблюдаемое состояние может иметь не только скрытые состояния. Скрытая марковская модель использует понятие вероятности, чтобы определить, будет ли выброс из скрытого состояния в другое скрытое состояние или из скрытых состояний в наблюдаемые состояния.

    Реальные примеры использования скрытых марковских моделей (HMM)

    Вот несколько реальных примеров использования скрытых марковских моделей:

    • Сценарий розничной торговли : Теперь, если вы ходите в продуктовый магазин один раз в неделю , компьютерной программе относительно легко предсказать, когда ваш поход по магазинам займет больше времени. Скрытая марковская модель вычисляет, какой день посещения занимает больше времени по сравнению с другими днями, а затем использует эту информацию, чтобы определить, почему некоторые посещения занимают много времени, а другие не кажутся слишком проблематичными для таких покупателей, как вы. Еще один пример из электронной коммерции, где используются скрытые марковские модели, — система рекомендаций. Скрытые марковские модели пытаются предсказать следующий товар, который вы хотели бы купить.
    • Сценарий путешествия : Используя скрытые марковские модели, авиакомпании могут предсказать, сколько времени потребуется человеку, чтобы закончить выписку из аэропорта. Это позволяет им знать, когда они должны начать посадку пассажиров!
    • Медицинский сценарий : Скрытые марковские модели используются в различных медицинских приложениях, где он пытается выяснить скрытые состояния системы или органа человеческого тела. Например, обнаружение рака можно осуществить, проанализировав определенные последовательности и определив, насколько они опасны для пациента. Другой пример использования скрытых марковских моделей — это оценка биологических данных, таких как RNA-Seq, ChIP-Seq и т. д., которые помогают исследователям понять регуляцию генов. Используя скрытую марковскую модель, врачи могут прогнозировать продолжительность жизни людей на основе их возраста, веса, роста и типа телосложения.
    • Маркетинговый сценарий: Поскольку маркетологи используют скрытую марковскую модель, они могут понять, на каком этапе их маркетинговой воронки уходят пользователи, и как повысить коэффициент конверсии пользователей.

    Какие библиотеки можно использовать для обучения скрытых марковских моделей?

    • Одной из популярных библиотек скрытых марковских моделей является PyTorch-HMM, которую также можно использовать для обучения скрытых марковских моделей. Библиотека написана на Python и может быть установлена ​​с помощью PIP.
    • HMMlearn: Скрытые марковские модели в Python
    • PyHMM: PyHMM — это скрытая библиотека марковских моделей для Python.
    • DeepHMM: PyTorch реализация глубоко скрытой марковской модели
    • HiddenMarkovModels.jl
    • HMMBase.jl

    Отличные учебные пособия по скрытым марковским моделям

    Вот несколько отличных учебных пособий Я смог найти на Youtube. Пожалуйста, не стесняйтесь предлагать любые другие учебники, с которыми вы сталкивались.

    Заключение

    В заключение, в этом блоге мы рассмотрели, что такое марковская модель, что такое скрытые марковские модели и некоторые из их реальных применений. Важно иметь представление об этих темах, если вы хотите использовать их в проекте по науке о данных. С ростом сложности наборов данных использование этих моделей может дать бесценную информацию о корреляциях данных и тенденциях.

    В последнее время я работаю в области анализа данных, включая науку о данных и машинное обучение/глубокое обучение. Я также увлекаюсь различными технологиями, включая языки программирования, такие как Java/JEE, Javascript, Python, R, Julia и т. д., а также такие технологии, как блокчейн, мобильные вычисления, облачные технологии, безопасность приложений, платформы облачных вычислений, большие данные, и т. д. Чтобы быть в курсе последних обновлений и блогов, следите за нами в Twitter. Я хотел бы связаться с вами на Linkedin.