Processus Gaussiens : Une Introduction Simple
2025-08-18
Cet article de blog fournit une introduction accessible aux processus gaussiens (PG), un outil puissant dans l'apprentissage automatique. En commençant par les fondamentaux des distributions gaussiennes multivariées, il explique la marginalisation et le conditionnement, menant au concept central des PG : prédire des données en incorporant des connaissances a priori. Des figures interactives et des exemples pratiques illustrent comment les PG utilisent des fonctions noyau pour définir des matrices de covariance, contrôlant la forme de la fonction prédite. L'inférence bayésienne met à jour le modèle avec des données d'entraînement, permettant la prédiction de valeurs de fonction et leurs intervalles de confiance.