Post by OnderzoekerPost by het varken van BreslauPost by BaronHet gros is misdadig wat hier binnenloopt Nederland verword een land
gelijk aan Zuid-Amerika.
Zeker de lagere school niet afgemaakt.
Ben jij analfabeet? Of opgevoed door geiten?
Volgens mij ben jij een zeer gelovig dom Keesje gokje griffo, heb een
welkomstliedje voor je.
Een interessante mening, hoewel, mening? Lijkt meer op het
onsamenhangende gebrabbel van eem Markov chain.
...
Er zijn niet veel mensen die de term 'Markov chain' zinnig kunnen
gebruiken. Wat is/was je vak?
Het is zoiets als dobbelen om de toekomst te voorspellen.
Je kunt 't ook gebruiken om het verleden te reconstrueren, bijvoorbeeld in de
vorm van een stamboom op basis van genoomdata. Dat is wat de auteurs van dit
al eerder genoemde artikel hebben gedaan voor de evenhoevigen
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1055790318302720
Dat hebben ze met de software BEAST gedaan, dat MCMC (Markov Chain Monte
https://beast.community/index.html
https://academic.oup.com/ve/article/4/1/vey016/5035211
Maar dat is allemaal veel te moeilijk voor een simpele JG.
Het is onvoldoende geschikt bij voorspellingen bij gebruik met of in
de evolutie-theorie.
Ik heb in het verleden nauwkeurige data modellen gebruikt om productie
processen te beoordelen of bij te sturen. Je moet wel beschikken over
naukeurige data om de juiste conclusies te trekken, anders heb je er
niets aan. Ook Robots geprogrammeerd, die zijn vaak beter en
nauwkeuriger en heel geschikt voor de industrie.
------------------------------------------------------------------
Markov-ketens worden gebruikt in een breed scala aan toepassingen,
zowel in de academische wereld als in de industrie. Hier zijn enkele
belangrijke gebieden waar ze van pas komen:
Spraakherkenning en Taalverwerking: Markov-ketens en hun varianten,
zoals Hidden Markov Models (HMM's), worden gebruikt om taalpatronen te
analyseren, gesproken taal te transcriberen en contextuele informatie
te voorspellen.
Bio-informatica en Genoomanalyse: Ze helpen bij het modelleren van
DNA- en eiwitsequenties, evenals bij het identificeren van genen en
andere biologische structuren.
Financiën en Economie: In financiële modellen worden Markov-ketens
gebruikt om beleggingsrisico's en prijsfluctuaties te voorspellen. Ze
worden ook gebruikt bij het modelleren van marktrends en andere
economische processen.
Techniek en Robotica: Markov-ketens helpen bij het modelleren van
robotgedrag en systeemfouten, waardoor ingenieurs robotsystemen kunnen
ontwerpen die zich aanpassen aan verschillende omstandigheden.
Computerwetenschap en Machine Learning: Ze vormen de basis voor
algoritmen zoals Markov-beslissingsprocessen en zijn nuttig in
algoritmisch ontwerp en het maken van voorspellingen. Ook in
reinforcement learning worden ze gebruikt om beslissingen te sturen.
Operationeel Onderzoek en Wachtrijtheorie: Markov-ketens worden
gebruikt om systemen te modelleren zoals productielijnen en
klantenservices, waardoor wachtrijen, servicekosten en efficiëntie
kunnen worden geoptimaliseerd.
Spellen en Kunstmatige Intelligentie: Ze worden toegepast bij het
ontwikkelen van spel-AI's, waarbij beslissingen van computerspellen
worden gestuurd door de kans op verschillende acties te berekenen.
Deze veelzijdigheid maakt Markov-ketens tot een krachtige tool voor
het analyseren van dynamische systemen en het maken van voorspellingen
over toekomstige toestanden.
--
-- onderzoeker --