Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBu makalede geçiş matrisi Kuadratik Programlama ile belirlenmektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Öz Modern olasılık teorisi geçmiş verilerin bilinmesi ile geleceği tahmin etmede şans süreçlerini kullanır. Şansa dayalı deneylerin bir dizisini gözlemlediğimizde geçmiş verilerin hepsi gelecek deneyler için tahminimizi etkileyebilir. 1907 de A.A Markov şans süreçlerinin önemli yeni bir tipi üzerinde çalışmaya başladı. Markov zincirleri olarak adlandırılan bu süreçte yapılan bir deneyin sonucu bir sonraki deneyin sonucunu etkileyebilir. Bir sistemin (Markov modelinin) yapılandırılmasında süreç içerisinde belirlenmesi gereken iki unsur vardır. Bu unsurlar sistemin mümkün durumlarını ve durumlar arasında hareketin geçiş olasılıklarının belirlenmesini içerir. Markov zincirleri stokastik süreçler olarak bilinen daha genel olasılık modellerinin özel bir durumudur ve sistemin gelecek yörüngesinin sadece şu anki mevcut duruma bağlı olduğunu yani geçmiş tüm durumlardan bağımsız olduğunu vurgular. Bu makalede geçiş matrisi Kuadratik Programlama ile belirlenmektedir.