Processo Gaussiano

Um Processo Gaussiano (GP) é um modelo de aprendizado de máquina não paramétrico e totalmente probabilístico que estabelece uma distribuição a priori diretamente sobre funções. Em vez de prever um único valor, ele retorna uma média preditiva e uma estimativa de incerteza calibrada em cada ponto de teste, tornando-o especialmente valioso para regressão em conjuntos de dados pequenos a médios e para tarefas de otimização Bayesiana.