Proses Gaussian

Proses Gaussian (GP) adalah kelas model pembelajaran probabilistik untuk pembelajaran mesin yang diawasi dan tidak diawasi yang beroperasi dengan mengukur hubungan antara kumpulan data yang diamati. Mereka disusun sedemikian rupa untuk secara otomatis menentukan tingkat kompleksitasnya dan untuk menemukan struktur dalam data. Hasilnya, GP adalah alat yang ampuh untuk analisis prediktif dan dapat digunakan untuk analisis data dan tugas pemodelan prediktif, seperti regresi dan klasifikasi.

Dokter merupakan bagian dari Probabilitas Bayesian dan bersifat nonparametrik, artinya dokter tidak membuat asumsi apa pun tentang distribusi data yang mendasarinya, sehingga dokter dapat beradaptasi dengan data yang diamati. Selain itu, GP mengizinkan sejumlah variabel yang dapat digunakan dalam proses analisis data, berbeda dengan model lain yang memerlukan sejumlah variabel tetap untuk ditentukan.

Saat menggunakan GP, korelasi antar titik data ditangkap menggunakan fungsi multivariabel yang dikenal sebagai “kernel”. Kernel digunakan untuk mengukur kesamaan antar titik data, yang kemudian digunakan untuk memprediksi kemungkinan titik data berikutnya. Kernel dapat disesuaikan untuk menyesuaikan perilaku GP dengan kumpulan data yang berbeda.

Selain analitik prediktif, dokter juga telah digunakan untuk menganalisis kumpulan data yang besar dalam tugas pemrosesan bahasa alami seperti analisis sentimen, terjemahan mesin, dan peringkasan teks.

Dokter menjadi semakin populer di bidang visi komputer, robotika, dan penelitian operasional, di mana mereka digunakan untuk menganalisis dan memprediksi perilaku sistem otonom. Hal ini disebabkan kemampuan mereka untuk mengekstrapolasi logika prediktif dari kumpulan data yang besar dan kompleks. Demikian pula, GP juga digunakan dalam pengelompokan data dan deteksi anomali untuk mengklasifikasikan dan mengidentifikasi outlier dalam kumpulan data.

Secara keseluruhan, proses Gaussian adalah alat yang ampuh untuk banyak tugas dalam pembelajaran mesin karena fleksibilitasnya dalam menangani beberapa kumpulan variabel dan kemampuannya untuk memodelkan kompleksitas yang diamati dalam kumpulan data. Oleh karena itu, dokter menjadi semakin populer untuk digunakan dalam analisis prediktif, visi komputer dan robotika, pengelompokan data, pemrosesan bahasa alami, dan tugas lainnya.