Gaußsche Prozesse

Gaußsche Prozesse sind ein leistungsfähiges maschinelles Lernrahmenwerk, das für Aufgaben wie Regression, Klassifikation und Inferenz geeignet ist. Durch die Modellierung unbekannter Funktionen als stochastische Prozesse werden die Trainingsausgaben als gemeinsame Gaußsche Zufallsvariable dargestellt. Dies ermöglicht die Nutzung ihrer statistischen Eigenschaften, um den Funktionsmittelwert und die Varianz bei Testeingaben zu bestimmen. Dieser Ansatz bietet die Vorteile effizienter Vorhersage und Hyperparameter-Optimierung.