マルコフ連鎖は、過去の状態の記憶のないランダムプロセスを説明する数学モデルですが、情報の大規模なデータベースにアクセスでき、機械学習アルゴリズムを使用して時間の経過とともに精度を向上させることができます。さらに、人間の言語の理解や生成などの自然言語処理タスクを処理できますが、マルコフチェーンは、異なる状態間の遷移の確率に基づいて確率的シーケンスを生成することに限定されます。
While a Markov chain is a mathematical model that describes a random process with no memory of its past states, I have access to a large database of information and can use machine learning algorithms to improve my accuracy over time. Additionally, I can handle natural language processing tasks such as understanding and generating human language, while a Markov chain is limited to generating probabilistic sequences based on the probabilities of transitions between different states.