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마코프 랜덤 필드 (Markov Random Fields) 완벽 가이드: 머신러닝의 강력한 도구

🔮 마코프 랜덤 필드 (Markov Random Fields, MRF) 소개\n\n마코프 랜덤 필드 (Markov Random Fields, MRF)는 머신러닝과 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 강력한 확률적 모델입니다. MRF는 그래프 구조를 사용하여 변수 간의 의존성을 모델링하며, 이미지 분석, 자연어 처리, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에서 활용됩니다.\n\n### 🔑 핵심 개념 (Key Concepts)\n\n* 노드 (Node): 그래프의 각 점으로, 랜덤 변수를 나타냅니다. (예: 픽셀의 색상, 단어의 품사)\n* 에지 (Edge): 노드 간의 연결선으로, 변수 간의 관계를 나타냅니다. 연결된 노드는 서로 영향을 미칩니다.\n* 클리크 (Clique): 그래프에서 모든 노드..
머신러닝 2025. 3. 8. 13:16
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