Machine learningMachine learning
정규화된 가우시안 과정
정규화된 가우시안 과정(GP)은 함수에 사전 분포를 설정하는 확률적 커널 기반 모델이며, 관측 잡음 분산인 잡음 정규화 매개변수를 통해 과적합을 명시적으로 제어하여 모델이 훈련 레이블을 암기하는 것을 방지합니다. 예측과 함께 보정된 불확실성 추정치를 생성하므로, 예측 자체만큼 모델이 얼마나 확신하는지를 아는 것이 중요한 소규모 또는 비용이 많이 드는 데이터셋에 특히 적합합니다.
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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
- Scholkopf, B., & Smola, A. J. (2002). Learning with Kernels: Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond. MIT Press. ISBN: 978-0-262-19475-4
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ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/regularized-gaussian-process
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