条件付き確率場 - Wikipedia
条件付き確率場（じょうけんつきかくりつば、英語: Conditional random field、略称: CRF）は無向グラフにより表現される確率的グラフィカルモデルの一つであり、識別モデルである。これは自然言語処理、生体情報工学、コンピュータビジョンなどの分野で連続データの解析などによく利用される。特にCRFは形態素解析、固有表現抽出、ゲノミクスに応用され、隠れマルコフモデルに関連するような問題において、代わりとしても用いることができる。コンピュータビジョンにおいては、物体認識、画像領域分割（セグメンテーション）などに使用される。 概要[編集] CRFは無向性のグラフィカルモデルであり、それぞれの頂点は分布が推論されるべき確率変数を表現する。辺は二確率変数間の依存性を表現する。詳細はグラフィカルモデルの項を参照のこと。モデルにおいては、確率変数間の対での依存性のみがモデル化される。一般
デスマーチ・プロジェクトでの正しい手の抜き方
――高機能・多機能化に加え、短納期、高品質を求められる組み込みソフトウェア業界。ただでさえ、厳しい要求に応えなければならない中、これに追い討ちをかける昨年からの世界経済情勢の悪化……。これまで以上のコスト削減も避けては通れない。機能的な差別化をしつつ、「品質向上」「コスト削減」「納期短縮」を追い求めなければならない厳しい時代を生き残るには、小手先の対応ではとても太刀打ちできない。 われわれは、こうした課題にどのような対策を打つことができるだろうか？ 2009年7月24日、東京コンファレンスセンター・品川にて、＠IT MONOist編集部主催の＠IT MONOist ゼミナール ソフトウェアテスト夏ゼミ「品質向上による“コスト削減の最適化”」が開催された。プログラムは、基調講演、セッション、パネルディスカッションで構成され、さまざまな視点から“品質向上”と“コスト削減”について講演が行われた
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