Processos Gaussianos: Uma Introdução Suave
2025-08-18
Esta postagem de blog fornece uma introdução acessível aos processos gaussianos (PGs), uma ferramenta poderosa na aprendizagem de máquina. Começando com os fundamentos das distribuições gaussianas multivariadas, explica marginalização e condicionamento, levando ao conceito central dos PGs: prever dados incorporando conhecimento prévio. Figuras interativas e exemplos práticos ilustram como os PGs usam funções de kernel para definir matrizes de covariância, controlando a forma da função prevista. A inferência bayesiana atualiza o modelo com dados de treinamento, permitindo a previsão de valores de função e seus intervalos de confiança.