العمليات الغوسية

العمليات الغوسية (GPs) هي فئة من نماذج التعلم الاحتمالية للتعلم الآلي الخاضع للإشراف وغير الخاضع للإشراف والتي تعمل عن طريق قياس العلاقات بين مجموعات البيانات المرصودة. لقد تم تنظيمها بطريقة تحدد تلقائيًا مستوى التعقيد الخاص بها وإيجاد بنية في البيانات. ونتيجة لذلك، تعد المبادئ العامة أداة قوية للتحليلات التنبؤية ويمكن استخدامها لتحليل البيانات ومهام النمذجة التنبؤية، مثل الانحدار والتصنيف.

تعتبر النقاط العامة مجموعة فرعية من احتمالية بايزي وهي غير معلمية، مما يعني أنها لا تضع أي افتراضات حول توزيع البيانات الأساسية، وبالتالي تسمح للنقاط العامة بالتكيف مع البيانات كما تمت ملاحظتها. بالإضافة إلى ذلك، تسمح النماذج العامة بعدد عشوائي من المتغيرات التي يمكن استخدامها في عملية تحليل البيانات، على عكس النماذج الأخرى التي تتطلب تحديد عدد ثابت من المتغيرات.

عند استخدام نقاط البيانات العامة، يتم التقاط الارتباطات بين نقاط البيانات باستخدام وظيفة متعددة المتغيرات تعرف باسم "النواة". يتم استخدام النواة لقياس التشابه بين نقاط البيانات، والتي يتم استخدامها بعد ذلك للتنبؤ باحتمالية نقاط البيانات اللاحقة. يمكن تعديل النواة لتكييف سلوك GP مع مجموعات البيانات المختلفة.

بالإضافة إلى التحليلات التنبؤية، تم استخدام GPs أيضًا لتحليل مجموعات كبيرة من البيانات في مهام معالجة اللغة الطبيعية مثل تحليل المشاعر والترجمة الآلية وتلخيص النص.

أصبحت الأنظمة العامة ذات شعبية متزايدة في مجالات رؤية الكمبيوتر، والروبوتات، والبحوث التشغيلية، حيث يتم استخدامها لتحليل سلوك الأنظمة المستقلة والتنبؤ بها. ويرجع ذلك إلى قدرتهم على استقراء المنطق التنبؤي من مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. وبالمثل، تُستخدم النقاط العامة أيضًا في تجميع البيانات واكتشاف الشذوذ لتصنيف وتحديد القيم المتطرفة في مجموعة البيانات.

بشكل عام، تعد العمليات الغوسية أداة قوية للعديد من المهام في التعلم الآلي نظرًا لمرونتها في التعامل مع مجموعات متغيرة متعددة وقدرتها على نمذجة التعقيدات التي تمت ملاحظتها في مجموعات البيانات. على هذا النحو، أصبحت البرامج العامة ذات شعبية متزايدة لاستخدامها في التحليلات التنبؤية، ورؤية الكمبيوتر والروبوتات، وتجميع البيانات، ومعالجة اللغة الطبيعية، وغيرها من المهام.