एन्सेम्बल गॉसियन प्रोसेस
एन्सेम्बल गॉसियन प्रोसेस (Ensemble Gaussian Process) कई स्वतंत्र जीपी (GP) विशेषज्ञों को डेटा उपसमुच्चय या ओवरलैपिंग क्षेत्रों पर प्रशिक्षित करता है, फिर भविष्यवाणियों के एक एकल संभाव्य पूर्वानुमान में उनके पश्च भविष्यवाणियों — माध्य और प्रसरण — को जोड़ता है। यह दृष्टिकोण मानक जीपी के कैलिब्रेटेड अनिश्चितता अनुमानों को बनाए रखता है, जबकि उनकी O(n³) घन लागत बाधा को दूर करता है, जिससे हजारों से लाखों अवलोकनों वाले डेटासेट पर संभाव्य प्रतिगमन व्यावहारिक हो जाता है।
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स्रोत
- 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/hi/machine-learning/ensemble-gaussian-process
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