Markov

term_id: markov

Category: basic_concepts

Definition

In kunstmatige intelligentie en waarschijnlijkheidsleer zijn Markov-processen fundamentele modellen die worden gebruikt om systemen te beschrijven die willekeurig tussen toestanden overgaan. Het kernprincipe is de Markov-eigenschap, die stelt dat het verleden irrelevant is zolang de huidige toestand bekend is.

Summary

Markov verwijst naar stochastische processen waarbij de toekomstige toestand alleen afhangt van de huidige toestand, conform het Markov-eigendom van geheugenloosheid.

Key Concepts

  • Markov-Eigenschap
  • Geheugenloosheid
  • Toestandsovergang
  • Stochastisch Proces

Use Cases

  • Versterkingslerende agenten
  • Generatie van natuurlijke taal
  • Systemen voor voorspellend onderhoud