Les processus gaussiens (GP) sont des ensembles de variables aléatoires, généralement indexées par une source de données continue ou discrète, qui ont une distribution de probabilité conjointe qui peut être décrite par une distribution normale multivariée. Bien qu’ils soient le plus souvent utilisés dans l’apprentissage automatique, ils peuvent également être utilisés dans divers autres domaines, tels que l’optimisation bayésienne, les statistiques spatiales et l’analyse de régression.
Un processus gaussien est une manière de représenter une fonction avec une distribution de probabilité. Il suppose que, étant donné un ensemble de données observées, toutes les nouvelles valeurs sont normalement distribuées avec une moyenne et une variance dépendant des valeurs des données observées. Cela signifie qu’en considérant les données observées, il est possible de faire des prédictions sur certaines valeurs qui n’ont pas encore été observées avec une certaine confiance. Les GP sont également non paramétriques, ce qui signifie qu'ils ne font aucune hypothèse sur les données sous-jacentes mais supposent plutôt une distribution préalable.
Les médecins généralistes ont un certain nombre d'applications, telles que l'analyse de régression et les problèmes de prédiction, qui nécessitent de faire des prédictions futures à partir de connaissances ou d'observations antérieures. Les généralistes sont utiles dans ces scénarios car ils tiennent compte de l'incertitude dans les résultats, donnant une distribution de probabilité des résultats futurs possibles plutôt qu'une simple prédiction. Ils peuvent également être utilisés pour l’optimisation bayésienne, qui est une technique permettant d’optimiser les paramètres d’un modèle. Les GP peuvent également être utilisés dans les statistiques spatiales, où ils sont utilisés pour modéliser les relations spatiales entre les variables.
Les processus gaussiens sont un outil important dans l’apprentissage automatique, car ils permettent de modéliser des fonctions complexes sans avoir besoin de faire d’hypothèses sur la forme des données. Cela signifie qu’ils peuvent être utilisés dans des scénarios où la forme exacte des données est inconnue ou difficile à spécifier. Les médecins généralistes sont également intéressants sur le plan théorique car ils offrent un moyen élégant de combiner les connaissances antérieures avec les données observées lors de la prise de prédictions et de décisions.
