마르코프의법칙1 마르코프의 법칙: 확률적 미래 예측의 핵심 원리 마르코프의 법칙(Markov's Law)은 현재 상태만으로 미래 상태를 예측할 수 있는 확률 모델을 설명하는 개념입니다. 이 법칙은 마르코프 연쇄(Markov Chain)라는 수학적 모델의 기반이 되며, 통계학, 경제학, 머신러닝 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 📊 마르코프의 법칙이란?마르코프의 법칙은 러시아 수학자 안드레이 마르코프(Andrey Markov)가 제안한 확률 이론으로, 미래 상태가 오직 현재 상태에만 의존하고 과거 상태는 영향을 미치지 않는다는 원리를 설명합니다. 이를 마르코프 성질이라고 부르며, 이 개념은 "기억 없는 과정"으로도 알려져 있습니다. 🔍 마르코프의 법칙 적용 사례 자연어 처리(NLP): 텍스트 생성, 언어 모델링에서 다음 단어의 선택이 이전 단어에만 의존하도록 설.. 2025. 2. 1. 이전 1 다음 반응형