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Introduit des modèles de Markov cachés, expliquant les problèmes de base et les algorithmes comme Forward-Backward, Viterbi et Baum-Welch, en mettant laccent sur lattente-Maximisation.
Explore l'ergonomie et la distribution stationnaire dans les chaînes Markov, en mettant l'accent sur les propriétés de convergence et les distributions uniques.
Couvre les propriétés et la construction des processus de Poisson à partir de variables aléatoires d'i.i.d. Exp(X), en soulignant l'importance du taux de processus et des distributions de temps de saut.
