Slovník výrazov AI/Pravdepodobnosť a neistota

Pravdepodobnosť a neistota

Markovov reťazec

Anglický výraz Markov chain

základnéheslo č. 12205 otázok a odpovedí2 odborné zdroje

Presná definícia

Čo znamená Markovov reťazec?

Markovov reťazec je stochastický proces s diskrétnymi krokmi, v ktorom rozdelenie ďalšieho stavu závisí pri splnení Markovovej vlastnosti iba od aktuálneho stavu. Určuje ho stavový priestor, počiatočné rozdelenie a prechodová matica alebo jadro.

Skúsenosť a kontext

Ako sa pojem používa v praxi

Tím modeluje stavy zákazníka aktívny, neaktívny a odídený a odhadne prechody po mesiacoch. Pred dlhodobou predikciou preverí stacionárnosť prechodov a absorpčné stavy.

Overiteľnosť

Odborné zdroje

  1. Murphy - Probabilistic Machine Learning: An Introductionprobml.github.io
  2. Koller & Friedman - Probabilistic Graphical Models course materialscs.cmu.edu

Praktické odpovede

Často kladené otázky

Čo presne znamená Markovov reťazec?

Markovov reťazec je stochastický proces s diskrétnymi krokmi, v ktorom rozdelenie ďalšieho stavu závisí pri splnení Markovovej vlastnosti iba od aktuálneho stavu.

Kedy sa Markovov reťazec používa?

Tím modeluje stavy zákazníka aktívny, neaktívny a odídený a odhadne prechody po mesiacoch.

Od čoho treba Markovov reťazec odlíšiť?

Markov decision process pridáva akcie a odmeny; Markov chain opisuje prechody bez rozhodujúceho agenta.

Ako sa Markovov reťazec kontroluje?

Overí sa normalizácia riadkov prechodov, Markovova vlastnosť, časová homogenita, ergodicita, stacionárne rozdelenie a fit.

Aké obmedzenie má Markovov reťazec?

Ak minulosť obsahuje informáciu mimo zvoleného stavu, reťazec ju stratí a dlhodobé odhady budú systematicky chybné.