Есть ли бизнес-примеры использования цепей Маркова?

Question

Какие существуют бизнес-кейсы для использования цепей Маркова?Я видел что-то вроде игровой площадки цепи Маркова, примененной к чьему-то блогу для написания фейкового поста.Но мне хотелось бы несколько практических примеров?Например.полезно в бизнесе или прогнозировании фондового рынка и тому подобном...

Редактировать:Спасибо всем, кто привел примеры, я проголосовал за каждый, поскольку все они были полезны.
Редактировать2:В качестве принятого ответа я выбрал наиболее подробный ответ.Все ответы, которые я проголосовал.

Answer 1

Существует класс методов оптимизации, основанных на Марковская цепь Монте-Карло (MCMC) методы.Они применялись для решения широкого спектра практических задач, например, в приложениях для обработки сигналов и изображений, для сегментации и классификации данных.Распознавание речи и изображений, анализ временных рядов, множество подобных примеров можно найти в компьютерном зрении и распознавании образов.

Answer 2

Очевидное:PageRank Google.

Answer 3

Скрытые марковские модели основаны на цепи Маркова и широко используются в распознавании речи и особенно в биоинформатике.

Answer 4

Я видел спам-сообщения, которые явно были сгенерированы с использованием цепочки Маркова — конечно, это можно квалифицировать как «деловое использование».:)

Answer 5

Мы используем анализ цепочки файлов журналов для получения и продвижения вторичных и третичных ссылок на документы, не связанные иначе, в нашей справочной системе (коллекция из 10 миллионов документов).

Это особенно полезно при объединении отдельных таксономий.напримерДокументы SQL против.Документы IIS.

Answer 6

Я знаю, что AccessData использует их в своих судебно-медицинские инструменты для взлома паролей.Это позволяет сначала изучить наиболее вероятные пароли, что приводит к более быстрому восстановлению пароля (в среднем).

Answer 7

Цепи Маркова используются поисковыми компаниями, такими как Bing, для определения релевантности документов на основе последовательности кликов пользователей на странице результатов.Базовое поведение пользователя в типичном сеансе запроса моделируется как цепь Маркова, причем определенные поведения представляют собой переходы состояний...например, если документ имеет отношение к делу, пользователь все равно может просмотреть больше документов (но с меньшей вероятностью) или же он может просмотреть больше документов (с гораздо большей вероятностью).

Answer 8

Существуют некоторые коммерческие системы трассировки лучей, которые реализуют Метрополис Легкий транспорт (придуман Эриком Вичем, по сути он применил Мегаполис Гастингс для трассировки лучей), а также Двунаправленный- и Выборка по важности- Следопыты пути используйте Марковские цепи.

Текст, выделенный жирным шрифтом, доступен для поиска в Google, поэтому ради этой темы я опустил дальнейшие пояснения.

Answer 9

Мы планируем использовать его для интеллектуального ввода текста на портативном устройстве для ввода данных в промышленной среде.В ситуации с разумным объемом словарного запаса можно предлагать переходы к следующему слову в зависимости от частоты.Наше первоначальное тестирование показывает, что это хорошо подойдет для наших нужд.

Answer 10

У IBM есть CELM.Проверьте эту ссылку:http://www.research.ibm.com/journal/rd/513/labbi.pdf

Answer 11

Недавно я наткнулся на пример в блоге использования цепей Маркова для создания тестовых данных...

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

Answer 12

Модель Маркова — это способ описания процесса, который проходит через ряд состояний.

HMM можно применять во многих областях, где целью является восстановление последовательности данных, которую невозможно наблюдать немедленно (но которая зависит от некоторых других данных в этой последовательности).

Общие приложения включают в себя:

Криптоанализ, распознавание речи, маркировка частей речи, машинный перевод, прогнозирование запасов, предсказание генов, выравнивание биопоследовательностей, распознавание жестов, распознавание активности, определение шаблона просмотра пользователя на веб-сайте.

Answer 13

Цепи Маркова можно использовать для моделирования взаимодействия с пользователем, например.при просмотре сервиса.

Мой друг писал дипломную работу по распознаванию плагиата с использованием цепей Маркова (он сказал, что для успеха входные данные должны представлять собой целые книги).

Возможно, это не очень «бизнес», но цепи Маркова можно использовать для создания вымышленных географических имен и имен людей, особенно в ролевых играх.

Answer 14

Цепи Маркова используются в страховании жизни, особенно в модели постоянной нетрудоспособности.Есть 3 штата

• 0 – Жизнь здорова
• 1 - Жизнь становится инвалидной
• 2 - Жизнь умирает

В модели постоянной инвалидности страховщик может выплачивать какое-либо пособие, если застрахованный становится инвалидом, и/или пособие по страхованию жизни, когда застрахованный умирает.Затем страховая компания, вероятно, проведет моделирование Монте-Карло на основе этой цепи Маркова, чтобы определить вероятную стоимость предоставления такой страховки.