흔히 기계학습쪽에서 사용하는 방식 중 하나로 마르코프 체인이 있는데요. 이 방식은 시간에 따른 상태의 변화를 통하여 조건부 확률 분포를 기반으로 계산을 하게 됩니다. 매우 어려워 보이는 방법이라고 생각 하시겠지만 의외로 컴퓨터 수학이나 확률 쪽에서는 기초 중 하나인데요. 더불어 많이 사용되며 인정받는 계산법이니 필수적으로 알고 계시는게 좋습니다.

거기에 추가적으로 특히 마르코프 모델 중 하나로 관측될 수 없는 은닉 상태의 결과를 도출하기 위한 히든 마르코프 모델은 데이터 마이닝 분야에서 많이 응용되어지니 잘 파악해두시길 바랍니다. 물론 완벽하게 사용하는데 있어서는 그 많큼 많은 공부를 하셔야 할 것 같기는 하네요.