Un modèle de Markov est une méthode stochastique pour les systèmes à évolution aléatoire où l'on suppose que les états futurs ne dépendent pas des états passés. Ces modèles présentent tous les états possibles ainsi que les transitions, le rythme des transitions et les probabilités entre eux. Les modèles de
Markov peuvent être utilisés pour prédire la probabilité de divers états, ainsi que leurs taux de transitions. Cette méthode est généralement utilisée pour modéliser des systèmes. Les modèles de Markov peuvent également être utilisés pour reconnaître des modèles, faire des prédictions et apprendre les statistiques des données séquentielles. Il existe quatre types de modèles de Markov qui sont utilisés de manière situationnelle : La chaîne de Markov est utilisée pour les systèmes dont l'état est entièrement observable et les systèmes autonomes Modèle de Markov caché - utilisé par les systèmes autonomes dont l'état est partiellement observable. Processus de décision de Markov - Utilisé par les systèmes qui sont entièrement observables. Processus de décision de Markov partiellement observable - Utilisé par les systèmes dont l'état est partiellement observable. Les modèles de Markov peuvent être exprimés sous forme d'équations ou de modèles graphiques. Les modèles de Markov graphiques utilisent généralement des cercles (contenant chacun des états) et des flèches directionnelles pour indiquer les changements transitoires possibles entre eux. Les flèches directionnelles sont étiquetées avec le taux ou la variable pour le taux. La modélisation de Markov est utilisée pour modéliser les langues, le traitement des images, la reconnaissance vocale, le matériel informatique et les systèmes logiciels. Les modèles de Markov ont été baptisés du nom de leur créateur, Andrey Markov. C'était un mathématicien russe qui a travaillé à la fin des années 1800 et au début des années 1900.
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