À propos des CRFs.

Thomas Lavergne

Les champs aléatoires conditionnels ou CRF sont une forme d'apprentissage artificiel de plus en plus populaire dans des domaines très variés allant du traitement des langues naturelles à la sociologie en passant par la bio-informatique.

La complexité de l'apprentissage de ces modèles a tout d'abord restreint leur utilisation aux tâches de classification et d'étiquetage de séquences, mais les récentes recherches dans le domaine ont montrées qu'ils pouvaient aussi être appliqués à des tâches complexes d'apprentissage structuré.

Cette présentation se divise en deux parties. Tout d'abord, une présentation des problèmes qui peuvent êtres résolus par les CRFs ainsi que des méthodes permettant de définir la forme la plus adaptée pour le modèle. Ensuite, une présentation plus détaillée des modèles avec pour objectif d'expliquer ce que sont les CRFs, pourquoi et comment ils fonctionnent, comment les utiliser et quelles sont leur limites.