마르코프 랜덤 필드 란?

Markov Random Field 이해의 핵심은 확률 이론에서 확률 론적 과정의 확고한 토대를 가지고 있습니다. 확률 적 프로세스는 환율 시장에서 통화 변동을 예측하는 것과 같이 연속적으로 프로세스에서 발생할 수있는 일련의 무작위 가능성을 나타냅니다. 그러나 Markov Random Field를 사용하면 시간이 2 차원 이상을 차지하는 공간으로 대체되고 물리학, 사회학, 컴퓨터 비전 작업, 머신 러닝 및 경제학에서 임의의 가능성을 예측할 수있는 더 넓은 응용 프로그램을 제공합니다. Ising Model은 물리학에서 사용되는 프로토 타입 모델입니다. 컴퓨터에서는 이미지 복원 프로세스를 예측하는 데 가장 자주 사용됩니다.

과학, 경제 및 정보 기술을 포함한 여러 분야에서 무작위 가능성과 확률을 예측하는 것이 점점 중요 해지고 있습니다. 무작위 가능성을 완벽하게 이해하고 설명함으로써 과학자와 연구원은 다양한 강도의 허리케인으로 인한 경제적 손실을 예측하고 모델링하는 것과 같이보다 정확한 확률로 연구 및 모델을보다 신속하게 발전시킬 수 있습니다. 확률 적 프로세스를 사용하여 연구원은 여러 가능성을 예측하고 주어진 작업에서 가장 가능성이 높은 것을 결정할 수 있습니다.

미래 확률 론적 프로세스가 현재 상태를 기준으로 과거에 의존하지 않는 경우, 메모리가없는 속성으로 정의되는 Markov 속성이 있다고하며, 메모리가 없기 때문에 현재 상태에서 임의로 반응 할 수 있습니다. 마르코프 가정은 속성이 그러한 상태를 유지한다고 가정 할 때 확률 적 프로세스에 할당 된 용어입니다. 그런 다음 프로세스를 Markovian 또는 Markov 속성이라고합니다. 그러나 Markov Random Field는 시간을 지정하는 것이 아니라 시간이 아니라 바로 인접한 위치를 기준으로 값을 도출하는 특성을 나타냅니다. 대부분의 연구원은 무 방향 그래프 모델을 사용하여 Markov Random Field를 나타냅니다.

예를 들어, 허리케인이 상륙 할 때 허리케인이 어떻게 작용하고 얼마나 많은 파괴가 발생하는지는 육지를 만들 때 발생하는 것과 직접 관련이 있습니다. 허리케인은 과거의 파괴에 대한 기억은 없지만 즉각적인 환경 요인에 따라 반응합니다. 과학자들은 Markov Random Field 이론을 사용하여 허리케인이 비슷한 지리적 상황에서 어떻게 반응했는지에 근거하여 경제 파괴의 잠재적 무작위 가능성을 그래프로 표시 할 수 있습니다.

Markov Random Field를 사용하는 것은 다양한 상황에서 유용 할 수 있습니다. 사회학의 편광 현상은 물리학을 이해하는 데 Ising 모델을 사용하는 것뿐만 아니라 그러한 응용 중 하나입니다. 기계 학습은 또 다른 응용 프로그램이며 숨겨진 패턴을 찾는 데 특히 유용 할 수 있습니다. 가격 책정 및 제품 설계는 이론을 사용하면 도움이 될 수 있습니다.