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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 CRFs sont un exemple de réseau probabiliste non orienté. Il s'agit d'une version de type modèle discriminant des champs aléatoires de Markov généralement présentés comme des modèles discriminatifs, c'est-à-dire que l'on cherche à modéliser la probabilité conditionnelle , étant les observations et les variables à estimer, au lieu de . (fr)
- 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 CRFs sont un exemple de réseau probabiliste non orienté. Il s'agit d'une version de type modèle discriminant des champs aléatoires de Markov généralement présentés comme des modèles discriminatifs, c'est-à-dire que l'on cherche à modéliser la probabilité conditionnelle , étant les observations et les variables à estimer, au lieu de . (fr)
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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). (fr)
- 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). (fr)
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- Campo aleatorio condicional (es)
- Champ aléatoire conditionnel (fr)
- Trường điều kiện ngẫu nhiên (vi)
- Умовне випадкове поле (uk)
- 条件付き確率場 (ja)
- Campo aleatorio condicional (es)
- Champ aléatoire conditionnel (fr)
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