이 글은 아직 미완 상태이며, 곧 완성하여 마무리할 예정입니다. Dynamic Bayesian Network의 일종인 Hidden Markov Model은 AI를 공부할 때 종종 필요로 하는 개념이며, 특히 이 모델의 inference에서 기본적으로 쓰이는 성질과 알고리즘이 꽤 자주 쓰인다. 언젠가 한번 즈음 정리를 해야겠다고 다짐을 했었는데, 현재 글 작성 시점 기준 중간고사를 포함하여 우선순위가 높은 수많은 일 때문에 여유 있을 때 틈틈이 작성하여 완성하고자 한다. 사실 이전에 공부하면서 미리 따로 노트 필기로 정리한 내용이기에 먼저 노트 필기를 첨부하고, 시간이 생길 때마다 글로 채워가고자 한다. HMM(Hidden Markov Model)이란? HMM의 Inference 꼭 알아두어야 할 Prel..