은닉 마르코프 모델(Hidden Markov model) | 스마트팜피디아 (Smartfarm Pedia)

은닉 마르코프 모델(Hidden Markov model) | 스마트팜피디아 (Smartfarm Pedia)는 스마트농업관리사 혹은 스마트농업전문가라면 알아야 할 내용 중에 하나입니다. 자세한 내용은 아래의 내용을 통해 확인해보시기 바랍니다.    

 

은닉 마르코프 모델(Hidden Markov model) | 스마트팜피디아 (Smartfarm Pedia)

은닉 마르코프 모델(Hidden Markov model)  

은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model, HMM)은 스마트팜에서 사용되는 통계적 마르코프 모델 중 하나입니다. 이 모델은 은닉된 상태와 관찰 가능한 결과 두 가지 요소로 구성되어 있다고 가정합니다. 시스템이 이러한 은닉 상태와 관찰 가능한 결과로 표현될 수 있다고 가정합니다. HMM은 시간이 지남에 따라 변하는 시스템의 패턴을 인식하는 데 유용하며, 최근에는 온실 내 카메라를 사용하여 작물의 성장 패턴을 시간에 따라 관찰하여 생산성을 향상시키는 연구에 활용되고 있습니다.

 

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Hidden Markov model 

Hidden Markov Model (HMM) is a statistical Markov model used in smart farms. It consists of two elements: hidden states and observable outcomes. This model assumes that a system can be represented with these hidden states and the observable results. HMM is particularly useful for recognizing patterns in systems that change over time. In recent applications, it has been utilized in smart farms to observe the growth patterns of crops over time using cameras inside greenhouses, contributing to research aimed at enhancing productivity.

 

참고)

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