Que signifie "Modèle de Markov"?
Table des matières
Un modèle de Markov, c'est une façon de prédire les événements futurs en se basant sur l'état actuel sans avoir besoin de connaître les états passés. C'est une idée simple : l'avenir dépend seulement du présent, pas de comment on en est arrivé là.
Comment ça marche
Dans un modèle de Markov, t'as différents états, qui peuvent représenter des situations ou des conditions différentes. Le modèle montre comment tu peux passer d'un état à un autre avec le temps. Chaque mouvement possible a une certaine chance de se produire, qu'on appelle une probabilité.
Applications
Les modèles de Markov peuvent être utilisés dans plein de domaines, comme la santé, la finance, et même les prévisions météo. Par exemple, en santé, ça peut aider à surveiller les signes vitaux en prédisant les changements basés sur les mesures actuelles.
Importance
Ces modèles sont utiles parce qu'ils simplifient des systèmes complexes. Au lieu d'essayer de suivre chaque détail de l'évolution d'un processus, tu te concentres sur les conditions actuelles et les probabilités de passer à différents états. Ça rend l'analyse et la prédiction des résultats plus faciles, surtout dans des situations incertaines.