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Proceso de Markov
Definición:
Un proceso de Markov es un modelo estocástico que describe una secuencia de eventos donde la probabilidad de que ocurra un evento futuro depende únicamente del evento presente y no de los eventos pasados. Se utiliza en diversos campos, como la inteligencia artificial, para modelar sistemas que evolucionan en etapas discretas con base en probabilidades de transición entre estados.
Proceso de Markov
En el ámbito de la Ciencia Cognitiva, la Inteligencia Artificial y las Ciencias de la Computación Cognitiva, el proceso de Markov es un concepto fundamental en la modelización y predicción de sistemas que evolucionan en el tiempo.
Definición: Un proceso de Markov es un tipo de proceso estocástico donde la probabilidad de que un sistema pase de un estado a otro está determinada únicamente por el estado actual del sistema, y no por los estados anteriores que ha atravesado. En otras palabras, la propiedad de Markov implica que el futuro de un sistema solo depende del presente, haciendo que el proceso sea "sin memoria".
Aplicaciones del Proceso de Markov:
Este concepto tiene numerosas aplicaciones en diversos campos, como en la predicción del clima, el análisis de redes sociales, la traducción automática, el reconocimiento de voz, entre otros. En el ámbito de la Inteligencia Artificial, los Modelos Ocultos de Markov se utilizan en el reconocimiento de patrones y el procesamiento del lenguaje natural.
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