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가우시안 프로세스

가우시안 프로세스(Gaussian Process, GP)는 함수 자체에 사전 확률 분포를 부여하는 비모수적, 완전 확률론적 기계 학습 모델입니다. 단일 값을 예측하는 대신, 각 테스트 지점에서 예측 평균과 보정된 불확실성 추정치를 반환하므로, 소규모에서 중간 규모 데이터셋에 대한 회귀 및 베이지안 최적화 작업에 특히 유용합니다.

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출처

Rasmussen, C. E., & Williams, C. K. I. (2006). Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-18253-9
Gaussian process. Wikipedia. link ↗

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ScholarGate. (2026, June 3). Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/gaussian-process

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