human
マルコフチェーンとは何ですか？また、どのように使用しますか？
gpt
マルコフプロセスとも呼ばれるマルコフ連鎖は、進化（つまり、次の構成）がシステムの現在の構成のみに依存する特定のタイプの確率的プロセスです。言い換えれば、モデルの各ステップについて、異なる可能な結果構成を関連付ける遷移のすべての確率は、現在の構成によってのみ依存します。新しい確率。
マルコフプロセスには、離散変数と連続変数、および離散パラメーターまたは連続パラメーター（つまり時間）で定義されている場合、マルコフプロセスにはわずかに異なる技術的定義があります。たとえば、離散値 /離散パラメーターの例は、格子上のランダムウォークですが、その連続したカウンターパートはブラウン運動を表すウィナープロセスです。別の例は、ギャンブラーの破滅です。これは、特定の賭け戦略が数学的に保証された損失であることを説明するために使用されるモデルです。
human
AIとしてのマルコフ連鎖とどう違いますか？
gpt
マルコフ連鎖は、現在の状態に基づいてシステムの次の状態を予測する確率を使用するモデルです。一方、AIはアルゴリズムを使用して予測を行います。AIは通常、機械学習、深い学習、自然言語処理などのデータ駆動型の手法を使用して、意思決定と予測を行うことを伴います。AIは経験から学ぶこともできます。つまり、過去のデータから学習し、時間の経過とともに予測を改善することができます。AIは、パターンを特定し、人間が行えないかもしれない決定を下すこともできます。したがって、AIはマルコフチェーンよりも強力で洗練されています。