Markov
term_id: markov
Category: basic_concepts
Definition
Inom artificiell intelligens och sannolikhetsteori är Markov-processer grundläggande modeller som används för att beskriva system som slumpmässigt övergår mellan olika tillstånd. Den centrala principen är Markov-egenskapen, vilket innebär att historiken bakom nuvarande tillstånd inte påverkar framtiden mer än genom det aktuella tillståndet.
Summary
Markov avser stokastiska processer där det framtida tillståndet endast beror på nuvarande tillstånd, i enlighet med Markov-egenskapen om minneslöshet.
Key Concepts
- Markov-egenskapen
- Minneslöshet
- Tillståndsövergång
- Stokastisk process
Use Cases
- Agenter för förstärkningsinlärning
- Generering av naturligt språk
- System för prediktivt underhåll