« Champ aléatoire conditionnel » : différence entre les versions
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Les champs aléatoires conditionnels - CAC (''conditional random fields'' ou CRFs) sont une classe de modèles statistiques utilisés en reconnaissance des formes et plus généralement en apprentissage statistique. Les CAC permettent de prendre en compte l'interaction de variables « voisines », ils sont souvent utilisés pour des données séquentielles (langage naturel, séquences biologiques, vision par ordinateur). Les CAC sont un exemple de réseau probabiliste non orienté. | Les champs aléatoires conditionnels - CAC (''conditional random fields'' ou CRFs) sont une '''[[classe de modèle|classe de modèles statistiques]]''' utilisés en reconnaissance des formes et plus généralement en '''[[apprentissage statistique]]'''. Les CAC permettent de prendre en compte l'interaction de variables « voisines », ils sont souvent utilisés pour des données séquentielles (langage naturel, séquences biologiques, vision par ordinateur). Les CAC sont un exemple de réseau probabiliste non orienté. | ||
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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Champ_al%C3%A9atoire_conditionnel Source : Wikipedia IA] | |||
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Dernière version du 30 août 2024 à 17:59
Définition
Les champs aléatoires conditionnels - CAC (conditional random fields ou CRFs) sont une classe de modèles statistiques utilisés en reconnaissance des formes et plus généralement en apprentissage statistique. Les CAC permettent de prendre en compte l'interaction de variables « voisines », ils sont souvent utilisés pour des données séquentielles (langage naturel, séquences biologiques, vision par ordinateur). Les CAC sont un exemple de réseau probabiliste non orienté.
Français
champ aléatoire conditionnel
Anglais
conditional random field
Sources
Contributeurs: Evan Brach, Jean Benoît Morel, Jacques Barolet, wiki
