« Champ aléatoire conditionnel » : différence entre les versions


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== Définition ==
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Les champs aléatoires conditionnels (''conditional random fields'' ou CRFs) sont une classe de modèles statistiques utilisés en reconnaissance des formes et plus généralement en apprentissage statistique. Les CRFs 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 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).




 
==Français==
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'''champ aléatoire conditionnel'''  n.m.
'''champ aléatoire conditionnel'''  n.m.
   
   
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== Anglais ==
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'''conditional random fields'''
'''conditional random fields'''


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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Champ_al%C3%A9atoire_conditionnel   Source : Wikipedia IA ]
[https://fr.wikipedia.org/wiki/Champ_al%C3%A9atoire_conditionnel Source : Wikipedia IA]

Version du 16 mai 2019 à 15:03

Domaine


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).


Français

champ aléatoire conditionnel n.m.



Anglais

conditional random fields



Source : Wikipedia IA