Processo Gaussiano Online
O Processo Gaussiano Online (OGP) estende o framework Bayesiano não-paramétrico de GP para dados que chegam sequencialmente ou em fluxo contínuo. Em vez de recalcular a posterior completa do GP do zero a cada nova observação, o OGP mantém um resumo compacto — um conjunto esparso de pontos de indução — e o atualiza incrementalmente, tornando a regressão e a classificação probabilísticas viáveis em cenários de tempo real e em larga escala.
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Fontes
- Csató, L. & Opper, M. (2002). Sparse on-line Gaussian processes. Neural Computation, 14(3), 641–668. DOI: 10.1162/089976602317250933 ↗
- Engel, Y., Mannor, S. & Meir, R. (2004). The kernel recursive least-squares algorithm. IEEE Transactions on Signal Processing, 52(8), 2275–2285. DOI: 10.1109/TSP.2004.830985 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Online Gaussian Process Regression and Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/pt/machine-learning/online-gaussian-process
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