Gaussian Process (Proceso Gaussiano)

Es un enfoque de aprendizaje automático no paramétrico utilizado para problemas de regresión y modelado probabilístico.

Permite realizar predicciones incorporando incertidumbre mediante la estimación de una distribución de probabilidad sobre funciones.

Se basa en la suposición de que cualquier conjunto finito de puntos en el espacio tiene una distribución conjunta gaussiana.

Se define mediante una función media y una función de covarianza o kernel, que determina la relación entre los puntos.

Los kernels juegan un papel esencial al controlar la complejidad y la capacidad del modelo para adaptarse a diferentes tipos de datos.

Ofrece una solución elegante al proporcionar predicciones con intervalos de confianza, ajustándose dinámicamente según los datos.

Es computacionalmente costoso para conjuntos de datos grandes, ya que la complejidad crece cúbicamente con el número de puntos de entrenamiento.

Se utiliza en aplicaciones como predicción de series temporales, optimización bayesiana y modelado de superficies de respuesta.

Proporciona una herramienta flexible y potente para abordar problemas de aprendizaje donde la cuantificación de la incertidumbre es crucial.