"사용자:Frf1226/연습장"의 두 판 사이의 차이

* 다른 방법들과 달리 라벨링된 트레이닝 데이터가 필요하다.
* [[마르코프 네트워크]]({{llang|en|Markov Random Field, MRF}})보다 트레이닝 알고리즘의 [[시간 복잡도]]가 더 크다.
* 일반적으로 규모에 제대로 적응하지 못한다. 특히, 내부 상태가 매우 많이 필요한 응용이거나 에지 연결이 매우 많은 그래프 구조일때 더욱 그렇다<ref>Cohn, Trevor. "Efficient inference in large conditional random fields." Machine Learning: ECML 2006. Springer Berlin Heidelberg, 2006. 606-613.</ref>
 
== 활용 연구 사례<ref>Murphy, Kevin P. Machine learning: a probabilistic perspective. MIT press, 2012.</ref> ==

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