Descripción: El proceso gaussiano es un concepto fundamental en la teoría de probabilidades y estadística, que se refiere a una colección de variables aleatorias que tienen una distribución gaussiana conjunta. Esto significa que cualquier subconjunto finito de estas variables sigue una distribución normal, caracterizada por su forma de campana y definida por su media y varianza. Los procesos gaussianos son especialmente útiles en la optimización de hiperparámetros, ya que permiten modelar la incertidumbre en la evaluación de funciones objetivo. Su naturaleza probabilística facilita la exploración de espacios de búsqueda complejos, donde las evaluaciones pueden ser costosas o ruidosas. Además, los procesos gaussianos son flexibles y pueden adaptarse a diferentes tipos de datos y estructuras, lo que los convierte en una herramienta poderosa para la optimización bayesiana. En este contexto, se utilizan para construir modelos que predicen el rendimiento de un modelo dado un conjunto de hiperparámetros, permitiendo así seleccionar de manera eficiente los mejores valores para estos parámetros. La capacidad de los procesos gaussianos para proporcionar no solo predicciones, sino también medidas de incertidumbre, los hace particularmente valiosos en situaciones donde la toma de decisiones debe considerar el riesgo y la variabilidad inherente a los datos.
