Des exemples commerciaux d'utilisation de chaînes de Markov?

Question

Quels sont les cas d’utilisation des chaînes de Markov? J'ai vu le genre d'aire de jeu d'une chaîne de markov appliquée au blog de quelqu'un pour écrire un faux post. Je voudrais cependant quelques exemples pratiques? Par exemple. utile dans les affaires ou la prévision du marché boursier, ou similaire ...

Modifier : Merci à tous ceux qui ont donné des exemples. J'ai voté chacun d'eux, car ils étaient tous utiles.
Modifier2 : j'ai sélectionné la réponse avec le plus de détails possible. Toutes les réponses que j'ai votées.

Answer 1

Il existe une classe de méthodes d'optimisation basées sur les méthodes Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Celles-ci ont été appliquées à une grande variété de problèmes pratiques, par exemple signal & amp; applications de traitement d'images à la segmentation et à la classification des données. Parole & amp; reconnaissance d'image, analyse de séries chronologiques, de nombreux exemples similaires sont issus de la vision par ordinateur et de la reconnaissance de formes.

Answer 2

L'évidence: le PageRank de Google.

Answer 3

Les

modèles de Markov cachés sont basés sur une chaîne de Markov et sont largement utilisés dans la reconnaissance vocale, notamment en bioinformatique. .

Answer 4

J'ai vu des spams qui étaient clairement générés à l'aide d'une chaîne de Markov - il s'agit certainement d'un "usage professionnel". :)

Answer 5

Nous utilisons une analyse en chaîne de fichiers journaux pour générer et promouvoir des liens secondaires et tertiaires vers des documents par ailleurs non liés dans notre système d'aide (un ensemble de documents de 10 millions de documents).

Ceci est particulièrement utile pour rapprocher des taxonomies distinctes. par exemple. Documentation SQL vs documentation IIS.

Answer 6

Je sais qu'AccessData les utilise dans ses outils de piratage des mots de passe légaux . Il vous permet d’explorer d’abord les expressions de mot de passe les plus probables, ce qui accélère (en moyenne) la récupération du mot de passe.

Answer 7

Les sociétés de recherche comme bing utilisent les chaînes de Markov pour déduire la pertinence des documents à partir de la séquence de clics effectués par les utilisateurs sur la page de résultats. Le comportement de l'utilisateur sous-jacent dans une session de requête typique est modélisé comme une chaîne de markov, avec des comportements particuliers comme les transitions d'état ...  par exemple, si le document est pertinent, un utilisateur peut toujours examiner plus de documents (mais avec une probabilité plus faible) ou alors il peut examiner plus de documents (avec une probabilité beaucoup plus grande).

Answer 8

Il existe certains systèmes commerciaux de traçage de rayons qui implémentent le transport léger Metropolis (inventé par Eric Veach, il a essentiellement appliqué les méthodes de métropole au traçage des rayons), ainsi que bidirectionnel - et Importance-Sampling - Les traceurs de trajectoire utilisent des chaînes de Markov.

Les textes audacieux sont goguables, j’ai omis d’expliquer davantage par souci de ce fil.

Answer 9

Nous prévoyons l’utiliser pour la saisie de texte prédictive sur un appareil portable en vue de la saisie de données dans un environnement industriel. Dans une situation de vocabulaire de taille raisonnable, des transitions au mot suivant peuvent être suggérées en fonction de la fréquence. Nos tests initiaux suggèrent que cela répondra à nos besoins.

Answer 10

IBM a CELM. Découvrez ce lien: http://www.research.ibm.com/journal/rd/ 513 / labbi.pdf

Answer 11

Je suis récemment tombé sur un exemple de blog utilisant des chaînes de markov pour créer des données de test ...

http://github.com/emelski /code.melski.net/blob/master/markov/main.cpp

Answer 12

Le modèle de Markov est une manière de décrire un processus qui passe par une série d'états.

Les HMM peuvent être appliqués dans de nombreux champs où le but est de récupérer une séquence de données qui n'est pas immédiatement observable (mais qui dépend de certaines autres données sur cette séquence).

Les applications courantes incluent:

Analyse de cryptage, Reconnaissance vocale, Marquage de partie du discours, Traduction automatique, Prédiction des stocks, Prévision de gènes, Alignement de bio-séquences, Reconnaissance des gestes, Reconnaissance des activités, Détection du modèle de navigation d'un utilisateur sur un site Web .

Answer 13

Les chaînes de Markov peuvent être utilisées pour simuler une interaction utilisateur, par ex. lors de la navigation dans le service.

Mon ami écrivait comme reconnaissance diplomatique de travail diplomatique en utilisant des chaînes de Markov (il a dit que les données d'entrée devaient être des livres entiers pour réussir).

Cela peut ne pas être très "commercial", mais les chaînes de Markov peuvent être utilisées pour générer des noms fictifs de noms géographiques et géographiques, en particulier dans les jeux de rôle.

Answer 14

Les chaînes de Markov sont utilisées dans l’assurance vie, en particulier dans le modèle d’invalidité permanente. Il y a 3 états

• 0 - La vie est en bonne santé
• 1 - La vie devient invalide
• 2 - La vie meurt

Dans un modèle d’invalidité permanente, l’assureur peut verser une sorte de prestation si l’assuré devient invalide et / ou la prestation d’assurance vie au décès de l’assuré. La compagnie d’assurance exécuterait alors probablement une simulation de monte carlo basée sur cette chaîne de Markov afin de déterminer le coût probable d’une telle assurance.