Processus gaussiens

Les processus gaussiens sont un cadre puissant d'apprentissage automatique applicable à des tâches telles que la régression, la classification et l'inférence. En modélisant les fonctions inconnues comme des processus stochastiques, ils transforment les sorties d'entraînement en une variable aléatoire gaussienne conjointe, exploitant ainsi ses propriétés statistiques pour inférer la moyenne et la variance de la fonction sous des entrées de test. Cette approche présente les avantages d'une prédiction efficace et d'une optimisation des hyperparamètres.