Robust Gaussian Process
Robust Gaussian Process (Robust GP) मानक Gaussian Process ढांचे का विस्तार करता है, जिसमें भारी-पूंछ वाले वितरण - सामान्यतः Student-t - के साथ Gaussian noise likelihood को प्रतिस्थापित किया जाता है, ताकि प्रशिक्षण डेटा में outliers सीखी गई फ़ंक्शन पर कम प्रभाव डालें। यह मानक GP के पूर्ण संभाव्य, अनिश्चितता-मापने वाले चरित्र को बनाए रखता है, जबकि दूषित या विषम अवलोकनों के प्रति बहुत कम संवेदनशील हो जाता है।
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स्रोत
- Jylanki, P., Vanhatalo, J., & Vehtari, A. (2011). Robust Gaussian Process Regression with a Student-t Likelihood. Journal of Machine Learning Research, 12, 3227–3257. link ↗
- Rasmussen, C. E., & Williams, C. K. I. (2006). Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-18253-9
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/machine-learning/robust-gaussian-process
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