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ガウス過程
非パラメトリック確率モデル。平均関数とカーネル（共分散関数）によって完全に指定される関数上の分布を定義する。ガウス過程はロボティクスにおいて、コントローラパラメータのベイズ最適化、不確実性推定を伴うモデルベース強化学習、安全な探索に使用される。良好に較正された不確実性推定を提供するが、大規模データセットへのスケーリングが悪い（O(n³)の訓練）。
非パラメトリック確率モデル。平均関数とカーネル（共分散関数）によって完全に指定される関数上の分布を定義する。ガウス過程はロボティクスにおいて、コントローラパラメータのベイズ最適化、不確実性推定を伴うモデルベース強化学習、安全な探索に使用される。良好に較正された不確実性推定を提供するが、大規模データセットへのスケーリングが悪い（O(n³)の訓練）。