A Markov chain is a mathematical model used to describe a sequence of events where the probability of each event depends only on the state of the previous event. In other words, it's a process where the future state of a system depends only on the current state of the system, and not on any of the previous states.

The key concept in a Markov chain is the "Markov property," which states that the probability of transitioning to a new state depends only on the current state, and not on any previous states. This means that the Markov chain can be fully described by a set of probabilities for transitioning between each state.

Markov chains can be used in a variety of applications, such as in modeling stock prices, weather patterns, or even language generation. One common use of Markov chains is in natural language processing, where they can be used to generate text that follows a particular style or pattern. For example, a Markov chain model can be trained on a set of Shakespearean sonnets, and then used to generate new sonnets that follow the same patterns of rhyme and meter.

Markov chains can also be used in machine learning, particularly in reinforcement learning algorithms. In these applications, the Markov chain represents the states of an environment, and the agent learns to take actions that maximize a reward function based on the transitions between states.
ลูกโซ่มาร์คอฟเป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่ใช้อธิบายลำดับเหตุการณ์ โดยความน่าจะเป็นของแต่ละเหตุการณ์ขึ้นอยู่กับสถานะของเหตุการณ์ก่อนหน้าเท่านั้น กล่าวอีกนัยหนึ่ง มันเป็นกระบวนการที่สถานะในอนาคตของระบบขึ้นอยู่กับสถานะปัจจุบันของระบบเท่านั้น และไม่ขึ้นอยู่กับสถานะใดๆ ก่อนหน้านี้ แนวคิดหลักในห่วงโซ่มาร์คอฟคือ "คุณสมบัติของมาร์คอฟ" ซึ่งระบุว่าความน่าจะเป็นในการเปลี่ยนไปสู่สถานะใหม่นั้นขึ้นอยู่กับสถานะปัจจุบันเท่านั้น ไม่ใช่ในสถานะก่อนหน้าใดๆ ซึ่งหมายความว่าสามารถอธิบายห่วงโซ่มาร์คอฟได้อย่างสมบูรณ์ด้วยชุดความน่าจะเป็นสำหรับการเปลี่ยนระหว่างแต่ละรัฐ Markov chains สามารถนำไปใช้ในการใช้งานที่หลากหลาย เช่น ในการสร้างแบบจำลองราคาหุ้น รูปแบบสภาพอากาศ หรือแม้แต่การสร้างภาษา การใช้งานทั่วไปประการหนึ่งของ Markov chains คือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ซึ่งสามารถใช้เพื่อสร้างข้อความที่เป็นไปตามสไตล์หรือรูปแบบเฉพาะได้ ตัวอย่างเช่น สามารถฝึกแบบจำลองลูกโซ่มาร์คอฟกับชุดซอนเน็ตของเช็คสเปียร์ จากนั้นใช้เพื่อสร้างซอนเน็ตใหม่ๆ ที่เป็นไปตามรูปแบบสัมผัสและมิเตอร์แบบเดียวกัน เชนมาร์คอฟยังสามารถใช้ในการเรียนรู้ของเครื่องได้ โดยเฉพาะในอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ในแอปพลิเคชันเหล่านี้ สายโซ่ Markov แสดงถึงสถานะของสภาพแวดล้อม และตัวแทนเรียนรู้ที่จะดำเนินการเพื่อเพิ่มฟังก์ชันการให้รางวัลสูงสุดตามการเปลี่ยนระหว่างสถานะ
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence