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'''조건부 무작위장'''
'''조건부 무작위장'''({{llang|en|conditional random field|조건부 랜덤 필드}})이란 [[통계적 모델링 방법]]중에 하나로, [[패턴 인식]]과 [[기계 학습]]과 같은 [[구조적 예측]]에 사용된다. 일반적인 [[분류자]]({{llang|en|classifier}})가 이웃하는 표본을 고려하지 않고 단일 표본의 라벨을 예측하는 반면, 조건부 무작위장은 고려하여 예측한다. [[자연 언어 처리]] 분야에서 자주 사용되는 [[선형 사슬 조건부 무작위장]]({{llang|en|linear chain CRF}})은 일련의 입력된 표본들에 대해 일련의 라벨들을 예측한다. ▼
== 소개 ==▼
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조건부 무작위장은 판별적 비방향성 [[그래프 모형]]의 한 형태이며, 관찰되는 것들의 알려진 관계를 암호화, 일관된 해석을 구성하는데 사용된다. 또, 자연언어로 된 글 또는 생물학적 서열 정보, 그리고 컴퓨터 비전 분야에서의 일련의 데이터에 대한 라벨 예측, 분석하는 데 사용되기도 한다. 구체적으로, 조건부 무작위장은 부분구문분석, 개체명 인식, [[유전자 검색]] 등의 응용 분야에 사용될 수 있으며, 이러한 분야에서 [[은닉 마르코프 모델]]의 대안이 될 수 있다. 컴퓨터 비전 분야에서는 객체 인식, 이미지 분할에 종종 사용된다.
▲== 소개 ==
== 수학적 정의 ==
조건부 무작위장을 간단하게 설명하면 입력 시퀀스에 대한 출력 시퀀스의 [[조건부 확률]]이라고 할 수 있다. 수학적인 표현을 사용하여 매우 간단하게 표시하면 다음과 같이 할 수 있다.
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