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Le modèle de Markov est un modèle probabiliste qui représente un processus stochastique où la probabilité d’une transition vers un état futur dépend uniquement de l’état actuel et non de la séquence des états précédents. Il est largement utilisé dans divers domaines, tels que les sciences de l’ingénieur, l’économie, la biologie, la finance et l’informatique, pour modéliser des phénomènes dynamiques et séquentiels, tels que les chaînes de Markov, les processus de décision de Markov, les modèles de langage, etc.
Décryptage Advalians Modèle de Markov :
Le modèle de Markov permet de représenter de manière probabiliste des systèmes dynamiques ou des séquences d’événements où les transitions entre les états sont aléatoires mais déterminées par des probabilités spécifiques. Il est utilisé pour prédire des comportements futurs, analyser des séries temporelles, estimer des distributions de probabilité, simuler des processus aléatoires, et prendre des décisions dans des environnements incertains.