Was ist eine Markov-Kette und wie würden Sie eine verwenden?
Eine Markov-Kette ist ein mathematisches Modell, das verwendet wird, um eine Abfolge von Ereignissen zu beschreiben, bei denen die Wahrscheinlichkeit jedes Ereignisses nur vom Zustand des vorherigen Ereignisses abhängt. Mit anderen Worten, es ist ein Prozess, bei dem der zukünftige Zustand eines Systems nur vom aktuellen Zustand des Systems abhängt, und nicht von einem der vorherigen Zustände. Das Schlüsselkonzept in einer Markov-Kette ist die „Markov-Eigenschaft", die besagt, dass die Wahrscheinlichkeit des Übergangs zu einem neuen Zustand nur vom aktuellen Zustand abhängt, und nicht von irgendeinem vorherigen Zustand. Dies bedeutet, dass die Markov-Kette vollständig durch eine Reihe von Wahrscheinlichkeiten für den Übergang zwischen jedem Zustand beschrieben werden kann. Markov-Ketten können in einer Vielzahl von Anwendungen verwendet werden, wie bei der Modellierung von Lagerpreisen, Wettermustern oder sogar Spracherzeugung. Eine gemeinsame Verwendung von Markov-Ketten ist in der natürlichen Sprachverarbeitung, wo sie verwendet werden können, um Text zu erzeugen, der einem bestimmten Stil oder Muster folgt. Zum Beispiel, ein Markov-Kettenmodell kann auf einer Reihe von Shakespeare-Sonetten trainiert werden, und dann verwendet werden, um neue Sonette zu erzeugen, die gleichen Muster von rhyme und