가우시안 프로세스(GP) 원리 정리: 커널로 함수를 고르고 불확실성까지 예측하는 법
가우시안 프로세스는 예측값 하나 대신 분포 전체를 내놓아 불확실성까지 함께 알려준다. 커널로 어떤 함수가 뽑힐지 정하는 원리, 커널을 조합하는 모델링 방법, 하이퍼파라미터 최적화와 계산 비용의 한계까지 정리했다.
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가우시안 프로세스는 예측값 하나 대신 분포 전체를 내놓아 불확실성까지 함께 알려준다. 커널로 어떤 함수가 뽑힐지 정하는 원리, 커널을 조합하는 모델링 방법, 하이퍼파라미터 최적화와 계산 비용의 한계까지 정리했다.
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가우시안 프로세스 회귀와 획득 함수를 이용해 내부를 모르는 블랙박스 문제를 효율적으로 최적화하는 베이지안 최적화의 5단계 반복 과정과, 탐색의 국소·전역 성향을 좌우하는 카파(kappa)의 역할을 예시로 정리했다.
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낚시터에서 어획량을 예측하는 예시로 가우시안 프로세스 회귀를 설명합니다. 다변량 정규분포 가정과 RBF 커널로 채우는 공분산 행렬, 그리고 평균만이 아니라 불확실성까지 함께 구하는 원리를 단계별로 정리했습니다.
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