The Viterbi algorithm is used to find the most probable sequence of hidden states that results in a sequence of observed events.

For example, you can use the Viterbi algorithm to determine the most likely sequence of weather conditions (hidden states) given a sequence of observations such as temperatures, humidities, and barometer readings (observed events).

Here is how you can use the Viterbi algorithm:

1 - Define the states (e.g. sunny, cloudy, and rainy).
2 - Define the start probabilities for each state (e.g. the probability of starting with sunny, cloudy, and rainy).
3 - Define the transition probabilities between states (e.g. the probability of transitioning from sunny to cloudy, from cloudy to rainy, etc.).
4 - Define the emission probabilities for each state (e.g. the probability of observing a temperature given that the state is sunny, cloudy, or rainy).
Pass this information as an object to the Viterbi function along with the sequence of observations.
The Viterbi function will then return the most probable sequence of hidden states along with its probability.
อัลกอริธึม Viterbi ใช้เพื่อค้นหาลำดับที่เป็นไปได้มากที่สุดของสถานะที่ซ่อนอยู่ ซึ่งส่งผลให้เกิดลำดับของเหตุการณ์ที่สังเกตได้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้อัลกอริธึม Viterbi เพื่อระบุลำดับสภาพอากาศที่เป็นไปได้มากที่สุด (สถานะที่ซ่อนอยู่) โดยพิจารณาจากลำดับการสังเกต เช่น อุณหภูมิ ความชื้น และการอ่านบารอมิเตอร์ (เหตุการณ์ที่สังเกตได้) คุณสามารถใช้อัลกอริธึม Viterbi ได้อย่างไร: 1 - กำหนดสถานะ (เช่น แดดจัด เมฆมาก และฝนตก) 2 - กำหนดความน่าจะเป็นในการเริ่มต้นสำหรับแต่ละรัฐ (เช่น ความน่าจะเป็นที่เริ่มต้นด้วยแดดจัด มีเมฆมาก และฝนตก) 3 - กำหนดความน่าจะเป็นในการเปลี่ยนแปลงระหว่างรัฐต่างๆ (เช่น ความน่าจะเป็นในการเปลี่ยนจากมีแดดจัดเป็นมีเมฆมาก จากมีเมฆเป็นมีฝนตก เป็นต้น) 4 - กำหนดความน่าจะเป็นของการปล่อยก๊าซเรือนกระจกสำหรับแต่ละรัฐ (เช่น ความน่าจะเป็นในการสังเกตอุณหภูมิ โดยพิจารณาว่ารัฐนั้นมีแดดจัด มีเมฆมาก หรือฝนตก) ส่งข้อมูลนี้เป็นวัตถุไปยังฟังก์ชันวิแตร์บีพร้อมกับลำดับการสังเกต จากนั้นฟังก์ชัน Viterbi จะส่งกลับลำดับที่เป็นไปได้มากที่สุดของสถานะที่ซ่อนอยู่พร้อมกับความน่าจะเป็น
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence