マルコフ性

マルコフ性とは、確率論における確率過程の持つ特性の一種で、その過程の将来状態の条件付き確率分布が、現在状態のみに依存し、過去のいかなる状態にも依存しない特性を持つことを言います。
例として、天気がマルコフ性を持つ場合を仮定すると、明日の天気は今日の天気のみに左右される（昨日より前の天気は関係ない）ため、昨日以前の天気の情報を利用する必要がなくなることになります。

👉より体系的に学びたい方は「人工知能基礎」（東京大学松尾豊先生監修）へ

クイズ

確率論における確率過程の持つ特性の一つである、マルコフ性について述べた文章として、最も適切な選択肢を一つ選べ。

1.現在から次の状態に推移する確率は現在を含む過去の全ての状態に依存する性質である。
2.現在から次の状態に推移する確率はランダムに決められる性質である。
3.現在から次の状態に推移する確率は現在以外の過去の情報に依存する性質である。
4.現在から次の状態に推移する確率は現在の状態のみに依存する性質である。

正解を見る

解説を見る
マルコフ性とは次の状態に推移する確率が過去の状態には依存せず、現在の状態のみから定められる性質のことをいいます。よって正解は選択肢4です。
👉G検定の受験対策は約1,000問収録の「G検定実践トレーニング」へ

人工知能基礎講座を提供中

人工知能の第一人者である東京大学の松尾豊教授が監修した人工知能基礎講座を受講してみませんか？人工知能の歴史から自然言語処理、機械学習、深層学習といった最先端のトピックやAIに関わる法律問題まで網羅しているので全てのビジネスパーソン・AIの初学者におすすめです。

サンプル動画

人工知能基礎講座はこちら↓

AI初学者・ビジネスパーソン向けのG検定対策講座

G検定受験前にトレーニングしたい方向けの問題集「G検定実践トレーニング」も提供中です。

zero to oneの「E資格」向け認定プログラム

日本ディープラーニング協会の実施するE資格の受験ならzero to oneの「E資格」向け認定プログラム (税込165,000円) をおすすめします。当講座は、東京大学大学院工学系研究科の松尾豊教授と東北大学大学院情報科学研究科の岡谷貴之教授が監修する実践的なプログラムとなっています。厚生労働省の教育訓練給付制度対象のE資格認定プログラムの中では最安値※となり、実質負担額49,500円～(支給割合70%の場合)で受講可能です。※2023年弊社調べ

G検定（AI・機械学習）用語集トップ

＜体験型＞学習ブログ

マルコフ性