Ensemble Gaußscher Prozess
Der Ensemble Gaußsche Prozess trainiert mehrere unabhängige GP-Experten auf Datenuntergruppen oder überlappenden Regionen und kombiniert dann deren posteriore Vorhersagen – Mittelwerte und Varianzen – zu einer einzigen probabilistischen Prognose. Dieser Ansatz bewahrt die kalibrierten Unsicherheitsschätzungen von Standard-GPs und überwindet gleichzeitig deren kubischen Kostenengpass von O(n³), wodurch probabilistische Regression auf Datensätzen mit Tausenden bis Millionen von Beobachtungen praktikabel wird.
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Quellen
- Tresp, V. (2000). A Bayesian Committee Machine. Neural Computation, 12(11), 2719–2741. DOI: 10.1162/089976600300014908 ↗
- Deisenroth, M. P., & Ng, J. W. (2015). Distributed Gaussian Processes. Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning (ICML), PMLR 37, 1481–1490. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble of Gaussian Processes (Committee / Distributed GP). ScholarGate. https://scholargate.app/de/machine-learning/ensemble-gaussian-process
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