Processo Gaussiano em Conjunto
O Processo Gaussiano em Conjunto (Ensemble GP) treina múltiplos especialistas independentes de GP em subconjuntos de dados ou regiões sobrepostas, combinando então suas predições posteriores — médias e variâncias — em uma única previsão probabilística. Essa abordagem retém as estimativas de incerteza calibradas dos GPs padrão, ao mesmo tempo que supera o gargalo de custo cúbico O(n³) destes, tornando a regressão probabilística prática em conjuntos de dados com milhares a milhões de observações.
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Fontes
- 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 ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble of Gaussian Processes (Committee / Distributed GP). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/ensemble-gaussian-process
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