Nilalaman
- Kahulugan - Ano ang kahulugan ng Proseso ng Pagpasya sa Markov (MDP)?
- Isang Panimula sa Microsoft Azure at ang Microsoft Cloud | Sa buong gabay na ito, malalaman mo kung ano ang lahat ng cloud computing at kung paano makakatulong ang Microsoft Azure sa iyo upang lumipat at patakbuhin ang iyong negosyo mula sa ulap.
- Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Proseso ng Desisyon ng Markov (MDP)
Kahulugan - Ano ang kahulugan ng Proseso ng Pagpasya sa Markov (MDP)?
Ang isang proseso ng pagpapasya ng Markov (MDP) ay isang bagay na tinutukoy ng mga propesyonal bilang isang "discrete time stochastic control process." Batay sa matematika na pinayuhan ng akademikong Russian Andre Andre Markov sa huling bahagi ng ika-19 at unang bahagi ng ika-20 siglo.
Isang Panimula sa Microsoft Azure at ang Microsoft Cloud | Sa buong gabay na ito, malalaman mo kung ano ang lahat ng cloud computing at kung paano makakatulong ang Microsoft Azure sa iyo upang lumipat at patakbuhin ang iyong negosyo mula sa ulap.
Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Proseso ng Desisyon ng Markov (MDP)
Ang isang paraan upang maipaliwanag ang isang proseso ng pagpapasya sa Markov at nauugnay na mga chain ng Markov ay ang mga ito ay mga elemento ng modernong teorya ng laro na nauna sa mas simpleng pananaliksik sa matematika ng Russian scientist ilang daang taon na ang nakalilipas. Ang paglalarawan ng isang proseso ng desisyon ng Markov ay pag-aralan ang isang senaryo kung saan ang isang sistema ay nasa ilang mga hanay ng mga estado, at sumulong sa ibang estado batay sa mga pagpapasya ng isang tagagawa ng desisyon.
Ang isang chain Markov bilang isang modelo ay nagpapakita ng isang pagkakasunud-sunod ng mga kaganapan kung saan ang posibilidad ng isang naibigay na kaganapan ay nakasalalay sa isang dating nakamit. Maaaring pag-usapan ng mga propesyonal ang tungkol sa isang "mabilang na puwang ng estado" sa paglalarawan ng proseso ng desisyon ng Markov - ang ilan ay iniuugnay ang ideya ng modelo ng desisyon ng Markov na may "random lakad" na modelo o iba pang stokastikong modelo batay sa mga probabilidad (ang random na modelo ng paglalakad, na madalas na nabanggit sa Wall Street, modelo ng paggalaw ng isang equity pataas o pababa sa isang market probabilidad con).
Sa pangkalahatan, ang mga proseso ng pagpapasya ni Markov ay madalas na inilalapat sa ilan sa mga pinaka sopistikadong teknolohiya na ginagawa ng mga propesyonal sa ngayon, halimbawa, sa mga robotics, automation at research models.