가우시안 프로세스

가우시안 프로세스는 회귀, 분류, 추론 등의 작업에 적용할 수 있는 강력한 머신 러닝 프레임워크입니다. 알려지지 않은 함수를 확률 과정으로 모델링하여 학습 출력을 공동 가우시안 랜덤 변수로 만들어, 이를 통해 테스트 입력에서 함수의 평균과 분산을 추론하는 데 통계적 특성을 활용합니다. 이 접근 방식은 효율적인 예측과 하이퍼파라미터 최적화의 장점을 가지고 있습니다.