მარკოვის მოდელი არის სტოქასტური მეთოდი შემთხვევით ცვალებადი სისტემებისთვის, სადაც ვარაუდობენ, რომ მომავალი მდგომარეობა არ არის დამოკიდებული წარსულ მდგომარეობებზე. ეს მოდელები აჩვენებს ყველა შესაძლო მდგომარეობას, ასევე გადასვლებს, გადასვლების სიჩქარეს და მათ შორის ალბათობას. … მეთოდი ზოგადად გამოიყენება სისტემების მოდელირებისთვის.
რატომ არის მარკოვის მოდელი სასარგებლო?
მარკოვის მოდელები სასარგებლოა გარემოებისა და პრობლემების მოდელირებისთვის, რომლებიც დაკავშირებულია თანმიმდევრულ, სტოქასტურ გადაწყვეტილებებს დროთა განმავლობაში. ასეთი გარემოს წარმოდგენა გადაწყვეტილების ხეებით იქნება დამაბნეველი ან მოუგვარებელი, თუ ეს შესაძლებელია და საჭიროებს ძირითად გამარტივებულ დაშვებებს [2].
რა არის მარკოვის მოდელი დუიმებისთვის?
მარკოვის მოდელი არის სტატისტიკური მოდელი, რომელიც შეიძლება გამოყენებულ იქნას პროგნოზირებულ ანალიტიკაში, რომელიც დიდწილად ეყრდნობა ალბათობის თეორიას. … ალბათობა იმისა, რომ მოხდეს მოვლენა, n წარსული მოვლენის გათვალისწინებით, დაახლოებით უდრის ალბათობას, რომ ასეთი მოვლენა მოხდეს მხოლოდ ბოლო წარსული მოვლენის გათვალისწინებით.
რა არის მარკოვის მოდელი NLP-ში?
დამალული მარკოვის მოდელი (HMM) არის სავარაუდო გრაფიკული მოდელი, რომელიც საშუალებას გვაძლევს გამოვთვალოთ უცნობი ან დაუკვირვებელი ცვლადების თანმიმდევრობა დაკვირვებული ცვლადების სიმრავლიდან. მარკოვის პროცესის დაშვება ეფუძნება მარტივ ფაქტს, რომ მომავალი დამოკიდებულია მხოლოდ აწმყოზე და არა წარსულზე.
რა იგულისხმება მარკოვის პროცესში?
მარკოვის პროცესი არის შემთხვევითი პროცესი, რომელშიცმომავალი დამოუკიდებელია წარსულისგან, მოცემული აწმყო. ამრიგად, მარკოვის პროცესები არის დიფერენციალური და განსხვავებების განტოლებებით აღწერილი დეტერმინისტული პროცესების ბუნებრივი სტოქასტური ანალოგები. ისინი ქმნიან შემთხვევითი პროცესების ერთ-ერთ ყველაზე მნიშვნელოვან კლასს.
