Cette séance de cours couvre le concept des chaînes de Markov, leurs propriétés et leurs applications dans les algorithmes. Il traite de la quantification de l'information, du pavage hyperbolique des disques et de la monotonie des états. L'instructeur explique l'importance du temps de mélange et démontre l'application des chaînes de Markov dans divers modèles.
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Couvre les chaînes de Markov et leurs applications dans les algorithmes, en se concentrant sur l'échantillonnage Markov Chain Monte Carlo et l'algorithme Metropolis-Hastings.
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 les chaînes de Markov et leurs applications dans des algorithmes, en se concentrant sur l'impatience des utilisateurs et la génération d'échantillons fidèles.
