سلسلة ماركوف
سلسلة ماركوف هي نظام رياضي يخضع لانتقالات من حالة إلى أخرى وفقًا لقاعدة احتمالية معينة.السمة المميزة لسلسلة ماركوف هي أنه بغض النظر عن العمليةيصلتم تحديد الحالة الحالية والحالات المستقبلية المحتملة. إنه نموذج عشوائي يصف سلسلة من الأحداث المحتملة، حيث يعتمد احتمال كل حدث فقط على الحالة التي وصل إليها الحدث السابق. يمكن اعتبار هذا الأمر بمثابة "ما يحدث بعد ذلك يعتمد فقط على ما يحدث الآن". على سبيل المثال، احتمال أن تكون الخطوة n+1 هي x يعتمد فقط على الخطوة n، وليس على التسلسل الكامل للخطوات قبل n. تُسمى هذه الخاصية بخاصية ماركوف أو خاصية عدم الذاكرة.
تطبيقات سلاسل ماركوف
تجعل سلاسل ماركوف دراسة العديد من العمليات في العالم الحقيقي أكثر بساطة وسهولة في الفهم. باستخدام سلاسل ماركوف، يمكننا استخلاص بعض النتائج المفيدة، مثل التوزيعات الثابتة والمزيد.
- MCMC (سلسلة ماركوف مونت كارلو) هي طريقة لحل مشكلة عامل التطبيع استنادًا إلى سلسلة ماركوف.
- تُستخدم سلاسل ماركوف في نظرية المعلومات ومحركات البحث والتعرف على الكلام وما إلى ذلك.
- تمتلك سلاسل ماركوف إمكانيات ومستقبلًا وأهمية كبيرة في مجال علم البيانات. نطلب من القراء المهتمين أن يتعلموا هذه الأشياء بشكل صحيح ويصبحوا أشخاصًا أكفاء في مجال علم البيانات.
افتراضات سلاسل ماركوف
- يحتوي النظام الإحصائي على عدد محدود من الحالات.
- هذه الحالات متبادلة الاستبعاد وشاملة بشكل جماعي.
- احتمالية الانتقال من حالة إلى أخرى ثابتة بمرور الوقت.
تعتبر عمليات ماركوف شائعة جدًا في مشاكل الحياة الواقعية، كما أن سلاسل ماركوف سهلة التنفيذ بسبب خاصية عدم وجود ذاكرة. إن استخدام سلاسل ماركوف قد يؤدي إلى تبسيط المشكلة دون التأثير على دقتها.