複数の確率変数が，マルコフ性をもって遷移するようなモデルをマルコフモデルとよぶ．本稿においては，確率変数は，複数の行動を確率的に生成する「行動状態」に対応する．マルコフ性とは，時間tにおける状態が，時間t-1の状態のみに依存し，時間t-2以前の状態には依存しない性質のことである．確率変数を直接的には観測できない場合には，マルコフモデルを特に隠れマルコフモデルとよぶ．（実験医学増刊427より）

大規模データ・AIが切り拓く脳神経科学

見えてきた行動、感情、記憶の神経基盤と精神・神経疾患の生物学的なサブタイプ

笠井清登，榎本和生／編

時系列などのデータ列を生成するマルコフモデル．モデルの状態間遷移に伴って，ラベルなしデータが出力されるとする．状態を直接観測することはできないが，各状態において異なる確率で出力が生成されるので，そこから遷移確率や状態遷移を推定するアルゴリズムが確立されている．（実験医学増刊3820より）

機械学習を生命科学に使う！

シークエンスや画像データをどう解析し、新たな生物学的発見につなげるか？

小林徹也，杉村　薫，舟橋　啓／編