Gauss süreçleri

Gauss süreçleri (GP'ler), gözlemlenen veri kümeleri arasındaki ilişkileri ölçerek çalışan, denetimli ve denetimsiz makine öğrenimine yönelik bir olasılıksal öğrenme modelleri sınıfıdır. Karmaşıklık düzeylerini otomatik olarak belirleyecek ve verilerdeki yapıyı bulacak şekilde yapılandırılmışlardır. Sonuç olarak, pratisyen hekimler tahmine dayalı analitik için güçlü bir araçtır ve regresyon ve sınıflandırma gibi veri analizi ve tahmine dayalı modelleme görevleri için kullanılabilir.

GP'ler Bayes Olasılığının bir alt kümesidir ve parametrik değildir, yani altta yatan veri dağılımı hakkında herhangi bir varsayımda bulunmazlar, böylece GP'lerin gözlemlenen verilere uyum sağlamasına izin verirler. Ayrıca GP'ler, sabit sayıda değişkenin belirtilmesini gerektiren diğer modellerin aksine, veri analizi sürecinde kullanılabilecek keyfi sayıda değişkene izin verir.

GP'leri kullanırken, veri noktaları arasındaki korelasyonlar "çekirdek" olarak bilinen çok değişkenli bir fonksiyon kullanılarak yakalanır. Çekirdek, veri noktaları arasındaki benzerliği ölçmek için kullanılır ve bu daha sonra sonraki veri noktalarının olasılığını tahmin etmek için kullanılır. Çekirdek, GP'nin davranışını farklı veri kümelerine uyarlamak için ayarlanabilir.

Tahmine dayalı analitiklere ek olarak, GP'ler duygu analizi, makine çevirisi ve metin özetleme gibi doğal dil işleme görevlerinde büyük veri kümelerini analiz etmek için de kullanılmıştır.

Pratisyen hekimler, otonom sistemlerin davranışlarını analiz etmek ve tahmin etmek için kullanıldıkları bilgisayarlı görme, robotik ve operasyonel araştırma alanlarında giderek daha popüler hale geldi. Bunun nedeni, büyük ve karmaşık veri kümelerinden tahmine dayalı mantığı çıkarabilme yetenekleridir. Benzer şekilde GP'ler, bir veri kümesindeki aykırı değerleri sınıflandırmak ve tanımlamak için veri kümeleme ve anormallik tespitinde de kullanılır.

Genel olarak Gauss süreçleri, birden çok değişken kümesiyle baş etmedeki esneklikleri ve veri kümelerinde gözlemlenen karmaşıklıkları modelleme yetenekleri nedeniyle makine öğrenimindeki birçok görev için güçlü bir araçtır. Bu nedenle, pratisyen hekimlerin tahmine dayalı analitik, bilgisayarlı görme ve robotik, veri kümeleme, doğal dil işleme ve diğer görevlerde kullanımı giderek daha popüler hale geliyor.