마르코프(Markov)

term_id: markov

Category: basic_concepts

Definition

인공지능 및 확률론에서 마르코프 과정은 시스템이 무작위로 상태 간 전이를 설명하는 데 사용되는 기본 모델입니다. 핵심 원리는 마르코프 성질로, 과거의 상태 역사는 현재 상태가 주어졌을 때 미래 상태에 영향을 미치지 않는다는 것입니다.

Summary

마르코프는 미래 상태가 현재 상태에만 의존하는 확률 과정으로, 무-memory성(Memorylessness)이라는 마르코프 성질을 따릅니다.

Key Concepts

  • 마르코프 성질(Markov Property)
  • 무-memory성(Memorylessness)
  • 상태 전이(State Transition)
  • 확률 과정(Stochastic Process)

Use Cases

  • 강화 학습 에이전트
  • 자연어 생성
  • 예측 유지보수 시스템

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