Procesos Gaussianos: Una Introducción Suave
2025-08-18
Esta publicación de blog proporciona una introducción accesible a los procesos gaussianos (PG), una herramienta poderosa en el aprendizaje automático. Comenzando con los fundamentos de las distribuciones gaussianas multivariadas, explica la marginalización y el condicionamiento, llevando al concepto central de los PG: predecir datos incorporando conocimiento previo. Figuras interactivas y ejemplos prácticos ilustran cómo los PG usan funciones de kernel para definir matrices de covarianza, controlando la forma de la función predicha. La inferencia bayesiana actualiza el modelo con datos de entrenamiento, permitiendo la predicción de valores de función y sus intervalos de confianza.