Processo Gaussiano Explicável
Um Processo Gaussiano Explicável (XAI-GP) combina as previsões probabilísticas e conscientes da incerteza de um modelo de Processo Gaussiano com ferramentas sistemáticas de interpretabilidade — como valores SHAP, decomposição de kernel ou análise de sensibilidade — de modo que cada previsão venha com um intervalo de confiança calibrado e uma explicação auditável de quais entradas a impulsionaram.
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Fontes
- Rasmussen, C. E., & Williams, C. K. I. (2006). Gaussian Processes for Machine Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-18253-9
- Lundberg, S. M., & Lee, S.-I. (2017). A unified approach to interpreting model predictions. Advances in Neural Information Processing Systems, 30. link ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Explainable Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/explainable-gaussian-process
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- Processo Gaussiano BayesianoAprendizado de máquina↔ compare
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