马可夫模型理论又名

一、马可夫模型理论又名

隐马可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)是一连串事件接续发生的机率，用以探索看不到的世界/现象/事实的数学工具，是机器学习（Machine Learning）领域中常常用到的理论模型，从语音识别（Speech Recognition）、手势辨识（gesture recognition），到生物信息学（Bioinformatics），都可以见到其身影。

二、人工智能产业链？

可以将人工智能产业链分为三个层面：

1、硬件层

第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。

人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。国外著名的企业如英伟达、AMD等。国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。

为什么呢？因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。

2、基础服务层

第二层面是基础服务层，涵盖云基础服务，以及 在云基础上提供附加的人工智能能力。

人工智能产业链的三个层面

在硬件基础上，云服务公司是AI产业第二轮的受益者。它受益要比硬件大得多，因为它能支撑广泛的应用。在美国几乎所有的IT巨头，都在花巨资去建立大的云计算平台，而且都要有强大的人工智能的支撑能力。最领先的是亚马逊的AWS和谷歌这两家，但是其实微软、Facebook，甚至包括苹果，都在云业务上下了巨大的成本。

中国也是一样，现在比较领先的是阿里云，腾讯、百度也在发力，但是现在看起来阿里还是比较领先的空间。当然华为也在做自己的云。中国也会诞生几朵大云，也有很大的市场空间，因为中国的IT市场不比海外小多少。

3、行业应用层

第三层面是行业应用层，就是在前两个层面上衍生出来的、与各行业结合的应用，如无人驾驶、智能医疗、新零售等AI应用。

在这个层面，有大量的人工智能应用公司，而且还会不断繁荣。这些公司的特点很明确，一定要有自己本行业的特色。因为人工智能这个技术本身，没有办法形成壁垒，真正能够形成壁垒的一定是行业特色，也就是说行业数据、行业经验和行业准入会是壁垒，这需要我们去找到这些壁垒，从而把业务做起来。所以任何先进领域，不代表领先就好，还必须找到自己的壁垒和竞争优势，才能够做好。

三、隐马尔可夫链通俗解释？

隐马尔可夫链是一种概率模型，它描述由一系列随机变量构成的系统的演化过程。这些系统的状态之间存在关联性，每个状态都可以表明另一个状态出现的可能性。

举个例子，如果你想要了解某一天的气温，你可以利用隐马尔可夫链来预测未来几天的天气情况。

四、隐马尔可夫链模型优缺点？

隐马尔可夫模型的特点是能够计算出具有维修能力和多重降级状态的系统概率缺点是，无论是部长还是维修，都假设状态变化的概率是固定的，所有思想在统计上具有独立性，因此，未来的状态独立于一切，过去的状态，除非两个状态紧密相接，需要了解状态变化的各种概率

五、什么叫非周期马尔可夫链？

非周期的马尔科夫链：这个主要是指马尔科夫链的状态转化不是循环的，如果是循环的则永远不会收敛。幸运的是我们遇到的马尔科夫链一般都是非周期性的。用数学方式表述则是：对于任意某一状态i，d为集合{n∣n≥1,Pnii>0} 的最大公约数，如果 d=1 ，则该状态为非周期的

六、人工智能产业链深度解析？

人工智能（AI）产业链可以划分为三个主要部分：上游、中游和下游。

上游：这部分主要包括芯片、算力、半导体、CPO、光模块等关键技术领域。AI芯片可分为终端AI芯片、云端AI芯片、边缘AI芯片三种，分别应用于智能音箱、数据中心、工业领域等。此外，还包括智能传感器、云计算、数据服务等。

中游：主要为基于各类识别技术构建的软件产品、解决方案和技术平台。技术层包括机器学习、计算机视觉、算法理论、智能语音、自然语言处理等。

下游：涵盖了AI与各行各业结合的应用层面，例如AI+游戏、机器人、无人机、智慧医疗、智慧交通、智慧金融、智能家居、智慧教育、智慧安防等。

七、什么是马尔可夫链的平稳分布？

简单来说就是从一个容易采样的分布按照某种特殊构造的方式生成一个马尔可夫链，而这个特殊构造的方式恰好表明我们产生的序列已收敛到马尔科夫过程的平稳分布，这个平稳分布就是我们待采样的分布。

八、马尔可夫链的极限分布怎么求？

此处根据的是随机过程马尔可夫链中的极限分布定理。

设此处的平衡概率向量为X=(X1,X2,X3)，并且记已知的转移概率矩阵为：

P=00.80.2

00.60.4

1.000

则根据马尔可夫链的极限分布定理，应有XP=X，即：

(X1,X2,X3)*（00.80.2

00.60.4

1.000）

=(X1,X2,X3)

利用矩阵乘法，上式等价于3个等式：

X3=X1

0.8X1+0.6X2=X2

0.2X1+0.4X2=X3

由以上三个等式只能解得：X3=X1，以及X2=2X1

另外，再加上平衡概率向量X的归一性，即：X1+X2+X3=1

最终可解得：X1=0.25,X2=0.5,X3=0.25

不懂再问，祝好！

九、马尔可夫链在excel中的运用？

可以使用excel实现简单的马尔可夫链，通过创建一系列公式按照规定的概率来模拟特定过程。

可以使用excel模拟随机数生成器，或者模拟统计分析领域中使用马尔可夫过程的模型，并可以通过excel图表显示模拟结果。

十、区块链和人工智能哪个有前途？

AI和区块链都有美好的未来，但都有各自的宿敌，AI面临的是伦理和法规；区块链面临的是中心化的社会体系和意识形态。综合来看，AI的阻力可能更小些，而且势头更猛。