Proceso gaussiano

Un proceso gaussiano (GP) es un modelo de aprendizaje automático no paramétrico y totalmente probabilístico que establece una distribución a priori directamente sobre funciones. En lugar de predecir un valor único, devuelve una media predictiva y una estimación de incertidumbre calibrada en cada punto de prueba, lo que lo hace especialmente valioso para la regresión en conjuntos de datos pequeños a medianos y para tareas de optimización bayesiana.