Los procesos gaussianos (GP) son conjuntos de variables aleatorias, generalmente indexadas por una fuente de datos continua o discreta, que tienen una distribución de probabilidad conjunta que puede describirse mediante una distribución normal multivariada. Si bien se utilizan con mayor frecuencia en el aprendizaje automático, también se pueden utilizar en otras áreas, como la optimización bayesiana, la estadística espacial y el análisis de regresión.
Un proceso gaussiano es una forma de representar una función con una distribución de probabilidad. Se supone que dado un conjunto de datos observados, cualquier valor nuevo se distribuye normalmente con una media y una varianza que dependen de los valores de los datos observados. Esto significa que al considerar los datos observados, es posible hacer predicciones con cierta confianza sobre ciertos valores que aún no se han observado. Los médicos de cabecera también son no paramétricos, lo que significa que no hacen suposiciones sobre los datos subyacentes, sino que asumen una distribución previa.
Los médicos de cabecera tienen una serie de aplicaciones, como análisis de regresión y problemas de predicción, que requieren realizar predicciones futuras a partir de conocimientos u observaciones previas. Los GP son útiles en estos escenarios porque permiten la incertidumbre en los resultados, dando una distribución de probabilidad de posibles resultados futuros en lugar de una sola predicción. También se pueden utilizar para la optimización bayesiana, que es una técnica para optimizar parámetros en un modelo. Los médicos de cabecera también se pueden utilizar en estadística espacial, donde se utilizan para modelar relaciones espaciales entre variables.
Los procesos gaussianos son una herramienta importante en el aprendizaje automático, ya que proporcionan una forma de modelar funciones complejas sin necesidad de hacer suposiciones sobre la forma de los datos. Esto significa que se pueden utilizar en escenarios donde la forma exacta de los datos es desconocida o difícil de especificar. Los médicos de cabecera también son teóricamente atractivos porque ofrecen una forma elegante de combinar conocimientos previos con datos observados al hacer predicciones y decisiones.
