Edición de «Proceso gaussiano profundo»

Un '''proceso gaussiano profundo''' consiste en conectar los modelos gaussianos tradicionales ―modelos probabilísticos no [[Red neuronal artificial|neuronales]], excelentes para [[Análisis de regresión|regresión]] y estimación de incertidumbre― en una estructura jerárquica o de múltiples capas.

Matemáticamente, la salida de un proceso gaussiano se convierte en la entrada del siguiente.

Los procesos gaussianos profundos permiten modelar relaciones no lineales extremadamente complejas y mapeos de datos abstractos, de forma similar a como lo hace una [[Red neuronal artificial#Redes neuronales profundas|red neuronal profunda]], pero con una importante ventaja matemática: el modelo calcula de forma nativa qué tan seguro está de su predicción (incertidumbre) en cada nivel del camino.

[[Categoría:Aprendizaje automático]]