Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Modèle Conditionnel Aléatoire
Modèle statistique discriminatif utilisé pour la prédiction structurée, qui modélise directement la probabilité conditionnelle P(y|x) des étiquettes y étant donné les observations x.
Facteur Potentiel
Fonction non-négative qui quantifie l'affinité entre les configurations des variables dans un CRF, transformée en probabilités par normalisation.
Fonction d'Énergie
Fonction qui associe une valeur scalaire à chaque configuration possible des variables, où les configurations de faible énergie correspondent à des probabilités élevées.
CRF Linéaire-Chain
Type spécialisé de CRF où les variables de sortie forment une chaîne linéaire, largement utilisé pour l'étiquetage de séquences comme le NER ou le POS tagging.
Normalisation Z
Constante de partition qui assure que la somme des probabilités de toutes les configurations possibles égale 1, calculée comme la somme des exponentielles des énergies.
Vraisemblance Conditionnelle
Fonction objectif maximisée lors de l'entraînement des CRF, mesurant la probabilité des étiquettes correctes étant donné les observations d'entraînement.
Passage de Messages
Algorithme d'inférence qui propage l'information entre les nœuds d'un graphe factoriel pour calculer les croyances marginales ou les MAP assignments.
CRF à Haute Ordre
Extension des CRF linéaires-chain qui modélise des dépendances entre des variables non-adjacentes dans la séquence, capturant des relations plus complexes.
Décodage MAP
Processus d'inférence qui cherche la configuration d'états maximisant la probabilité a posteriori (Maximum A Posteriori) dans un CRF.
CRF-Semi-Cache
Variante de CRF où les états peuvent être partiellement observés, combinant apprentissage supervisé et non-supervisé pour améliorer la performance.
Facteur de Transition
Composant du CRF qui modélise la probabilité de transition entre états successifs dans une séquence, capturant les dépendances temporelles.