마르코프 체인
마르코프 체인은 특정 확률 규칙에 따라 한 상태에서 다른 상태로 전이되는 수학적 시스템입니다.마르코프 체인의 결정적 특징은 프로세스가 무엇이든 상관없이도착하다현재 상태와 가능한 미래 상태는 고정되어 있습니다. 이는 가능한 일련의 사건을 기술하는 확률적 모델로, 각 사건의 확률은 이전 사건이 도달한 상태에 따라서만 결정됩니다. 이는 "다음에 무슨 일이 일어날지는 지금 무슨 일이 일어나느냐에 달려 있다"는 뜻으로 생각할 수 있습니다. 예를 들어, n+1 단계에서 x 값이 n 단계에만 의존할 확률은 n 이전 단계의 전체 시퀀스에 의존하지 않습니다. 이 속성을 마르코프 속성 또는 기억상실 속성이라고 합니다.
마르코프 체인의 응용
마르코프 연쇄는 많은 현실 세계의 과정에 대한 연구를 더 간단하고 이해하기 쉽게 만들어줍니다. 마르코프 연쇄를 사용하면 정상 분포 등의 유용한 결과를 얻을 수 있습니다.
- MCMC(Markov Chain Monte Carlo)는 마르코프 체인을 기반으로 정규화 인자 문제를 해결하는 방법입니다.
- 마르코프 체인은 정보 이론, 검색 엔진, 음성 인식 등에 사용됩니다.
- 마르코프 연쇄는 데이터 과학 분야에서 큰 가능성과 미래, 중요성을 가지고 있습니다. 관심 있는 독자 여러분은 이러한 내용을 올바르게 배우고 데이터 과학 분야에서 유능한 사람이 되기를 바랍니다.
마르코프 체인의 가정
- 통계 시스템은 유한한 수의 상태를 포함합니다.
- 이러한 상태는 상호 배타적이며 집합적으로 포괄적입니다.
- 한 상태에서 다른 상태로 전이할 확률은 시간이 지나도 일정합니다.
마르코프 과정은 실제 문제에서 꽤 흔하게 나타나며, 마르코프 체인은 그 무기억성 특성으로 인해 구현하기 쉽습니다. 마르코프 체인을 사용하면 정확도에 영향을 미치지 않고 문제를 단순화할 수 있습니다.