マルコフ連鎖を使用する場合、どのようなビジネス ケースがありますか? 偽の投稿を書くために誰かのブログに適用されるマルコフ連鎖の遊び場を見たことがあります。私はいくつかの実用的な例が欲しいのですが?例えば、ビジネスや株式市場の予測などに役立ちます...
編集:例を提供してくれたすべての人に感謝します。それらはすべて有用だったので、それぞれに賛成票を投じました。
Edit2 : 最も詳細な回答を受け入れられた回答として選択しました。私が賛成したすべての答え。
マルコフ連鎖を使用する場合、どのようなビジネス ケースがありますか? 偽の投稿を書くために誰かのブログに適用されるマルコフ連鎖の遊び場を見たことがあります。私はいくつかの実用的な例が欲しいのですが?例えば、ビジネスや株式市場の予測などに役立ちます...
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Edit2 : 最も詳細な回答を受け入れられた回答として選択しました。私が賛成したすべての答え。
明らかなものは、Google の PageRank です。
隠れマルコフ モデルは、マルコフ連鎖に基づいており、音声認識、特にバイオインフォマティクスで広く使用されています。
明らかにマルコフ連鎖を使用して生成されたスパム メールを見たことがありますが、これは確かに「業務用」に該当します。:)
ログファイルチェーン分析を使用して、ヘルプシステム(1,000万のドキュメントのコレクション)内の関連のないドキュメントへの2次および3次リンクを導出および促進します。
これは、他の方法では別々の分類法をブリッジする場合に特に役立ちます。例:SQLドキュメントとIISドキュメント。
マルコフ連鎖モンテカルロ(MCMC) メソッドに基づく最適化メソッドのクラスがあります。これらは、さまざまな実際の問題に適用されています。たとえば、データのセグメンテーションと分類への信号および画像処理アプリケーションです。音声認識と画像認識、時系列分析、コンピュータ ビジョンとパターン認識からは類似の例がたくさん出てきます。
マルコフ連鎖は、ユーザーが結果ページで行った一連のクリックからドキュメントの関連性を推測するために、bing などの検索会社で使用されます。典型的なクエリ セッションでの基本的なユーザーの行動は、状態遷移としての特定の行動を伴うマルコフ連鎖としてモデル化されます。より多くの文書を検査する可能性があります (はるかに高い確率で)。
AccessData が法医学的なパスワード解読ツールでそれらを使用していることは知っています。より可能性の高いパスワード フレーズを最初に調べることができるため、パスワードの回復が (平均して) 高速化されます。
メトロポリス ライト トランスポートを実装する商用レイ トレーシング システムがいくつかあります( Eric Veach によって発明され、基本的に彼はメトロポリス ヘイスティングをレイ トレーシングに適用しました) 。
太字のテキストはグーグル可能です。このスレッドのために、これ以上の説明は省略しました。
IBM には CELM があります。このリンクをチェックしてください: http://www.research.ibm.com/journal/rd/513/labbi.pdf
マルコフ モデルは、一連の状態を通過するプロセスを記述する方法です。
HMM は、すぐには観測できない (ただし、そのシーケンスの他のデータに依存する) データ シーケンスを復元することが目標である多くの分野に適用できます。
一般的なアプリケーションは次のとおりです。
暗号解析、音声認識、品詞タグ付け、機械翻訳、株価予測、遺伝子予測、生体配列のアラインメント、ジェスチャー認識、行動認識、ウェブサイトにおけるユーザーのブラウジングパターンの検出。
最近、マルコフ連鎖を使用してテスト データを作成するブログの例に出くわしました...
http://github.com/emelski/code.melski.net/blob/master/markov/main.cpp
マルコフ連鎖は、サービスをブラウジングするときのユーザー インタラクションをシミュレートするために使用できます。
私の友人は、マルコフ連鎖を使用して卒業証書の仕事の盗作認識として書いていました(成功するには、入力データは本全体である必要があると彼は言いました)。
あまり「ビジネス」ではないかもしれませんが、マルコフ連鎖を使用して、特に RPG ゲームで、架空の地名や人名を生成できます。
マルコフ連鎖は、生命保険、特に永続的な障害モデルで使用されます。3つの状態があります
永久障害モデルでは、保険者は、被保険者が障害を負った場合に何らかの給付を支払うか、被保険者が死亡した場合に生命保険給付を支払うことができます。保険会社は、このマルコフ連鎖に基づいてモンテカルロ シミュレーションを実行し、そのような保険を提供するための予想コストを決定します。