Régression par processus gaussiens robuste et conjuguée

Aperçu

Explorez des méthodes de régression de processus gaussiens robustes et conjugués qui conservent une conditionnalité sous forme fermée tout en surmontant les limitations des hypothèses standard des processus gaussiens concernant le bruit d'observation.

Programme

• Introduction aux processus gaussiens
Aperçu des processus gaussiens
Fondamentaux de la régression par processus gaussiens
Hypothèses standard sur le bruit d'observation
• Défis des processus gaussiens standards
Limitations des hypothèses de bruit gaussien
Défis des données du monde réel
L'impact du bruit non gaussien
• Régression par processus gaussien robuste
Définitions et concepts de robustesse
Méthodes pour la régression GP robuste
Gestion du bruit à queues lourdes et non gaussien
Études de cas et applications
• Priors conjugués dans les processus gaussiens
Définition et rôle de la conjugaison dans les méthodes bayésiennes
Avantages des priors conjugués dans les GP
Techniques pour maintenir des solutions sous forme fermée
• Régression par processus gaussien conjugué
Combinaison de la robustesse avec les priors conjugués
Conception de modèles GP robustes conjugués
Mise en œuvre algorithmique
• Applications pratiques
Exemples dans les tâches de régression
Comparaison avec les modèles GP standard
Exploration de divers ensembles de données
• Considérations computationnelles
Évolutivité des GP robustes et conjugués
Méthodes d'approximation pour les grands ensembles de données
Logiciels et outils pour la mise en œuvre
• Études de cas et projets
Analyse des recherches à la pointe du progrès
Projet de groupe sur le développement d'un modèle GP robuste
Présentation des résultats du projet
• Conclusion et tendances futures
Résumé des points clés
Discussion sur les futures orientations de recherche dans les GP robustes
Applications émergentes de la régression par GP
• Ressources et lectures complémentaires
Livres, articles et papiers
Cours en ligne et conférences
Bibliothèques logicielles open-source pour la régression GP

Sujets

Informatique