隐马是指隐形的、隐藏的、不可见的马，它是一种用数学模型描述的概念。隐马模型是对观测序列和相关隐含状态序列之间的关系进行建模的一个强有力工具，用于自然语言处理、语音识别、图像识别等领域。这种模型能够真实地反映出人类的语言处理、生物学中的基因识别等现象，具有广泛的应用前景。

隐马模型中的“隐含状态”是指在研究对象中无法直接观察到的、具体的存在，这些状态一般是通过概率模型进行预测的。而“可见状态”则是指在研究对象中可以直接观察到的状态，即相关的原始数据。在应用隐马模型时，常常需要通过可见状态推测出隐含状态，以达到对观测数据进行更为准确的分析和预测的目的。

在实际应用中，隐马模型非常关键。例如，隐马模型可以用于天气预测、金融市场分析、机器翻译等领域，以及各种语音、图像、自然语言处理等人工智能领域。通过对隐含状态的研究，可以获得更多的信息和潜在的细节，从而帮助我们更好地理解和处理现实世界中的数据和信息。