계산 시간이 언제 끝날지 알 수 없다
주로 다음과 같이 두 종류의 근사 추론 알고리즘이 사용된다: 몬테 카를로 방법은 치우침이 없는 대신 계산 시간이 언제 끝날지 알 수 없다는 단점이 있다. 변분 방법은 이에 비해 상당히 빠르지만 치우침이 있어 에러를 포함하며, 계산 시간을 늘리더라도 에러가 줄지 않는 단점이 있다. 파라미터 추정 과정에서 추론이 많은 회수 반복되기 때문에, 조건부 무작위장의 효율적인 학습을 위해서는 변분 방법이 더욱 선호된다. 만약 트리 기반 조건부 무작위장이라면, 파라미터 는 보통 에 대한 최대 가능도 학습(최대가능도방법)을 통해 얻어진다. 이를 통해, 학습 데이터의 확률값을 최대로 하는 를 구해낸다. 만약 모든 정점이 지수족 분포(지수족)를 가지면서, 트레이닝 과정에서 관측되었다면 가능도 함수는 볼록] 모양이다. 즉 이 최적화 문제는 경사 하강법(볼록 함수) 혹은 L-BFGS 알고리즘 같은 쿼시-뉴턴 방법를 이용하여 풀 수 있다.
몬테 카를로 방법의 단점에 대해 알려줘
조건부 무작위장