가우시안 프로세스: 쉬운 소개

이 블로그 게시물은 머신러닝에서 강력한 도구인 가우시안 프로세스(GP)에 대한 접근하기 쉬운 소개를 제공합니다. 다변량 가우시안 분포의 기본부터 시작하여, 주변화와 조건화를 설명하고, GP의 핵심 개념인 사전 지식을 통합하여 데이터를 예측하는 방법을 보여줍니다. 대화형 그림과 실제 예시를 통해 GP가 커널 함수를 사용하여 공분산 행렬을 정의하고 예측된 함수의 형태를 제어하는 방식을 보여줍니다. 베이즈 추론은 훈련 데이터로 모델을 업데이트하여 함수 값과 해당 신뢰 구간을 예측할 수 있도록 합니다.