Descripción: Los Procesos Gaussianos son una colección de variables aleatorias, donde cualquier número finito de ellas tiene una distribución gaussiana conjunta. Esta propiedad los convierte en herramientas poderosas en el campo del aprendizaje automático, especialmente en tareas de regresión y clasificación. Los Procesos Gaussianos se caracterizan por su capacidad para modelar funciones de manera no paramétrica, lo que significa que no requieren una forma funcional específica para describir los datos. En lugar de ello, se basan en la noción de que los puntos de datos están relacionados entre sí a través de una función de covarianza, que determina cómo se correlacionan las variables en diferentes puntos del espacio de entrada. Esta flexibilidad permite a los Procesos Gaussianos adaptarse a una amplia variedad de patrones en los datos, lo que los hace ideales para situaciones donde la relación entre las variables no es lineal o es compleja. Además, proporcionan una estimación de la incertidumbre en sus predicciones, lo que es crucial en aplicaciones donde la confianza en los resultados es fundamental. En resumen, los Procesos Gaussianos son una herramienta esencial en el aprendizaje automático, ofreciendo un enfoque robusto y flexible para modelar y predecir datos en diversas aplicaciones.
