Milyen korlátai vannak a GP-nek az adathalmaz méretét illetően, és hogyan kerülhetők ki ezek (ritka GP, indukáló pontok)?

Gauss-folyamatok (GP) korlátozva vannak a tanulóadatok méretében a számítási összetettség miatt: a standard tanítás megköveteli az N×N méretű kovariancia mátrix inverzének és visszakeresésének számítását, ahol N a pontok száma, ami O(N³) időbeli és O(N²) memóriabeli komplexitást eredményez. Ez korlátozza a GP alkalmazását nagy adathalmazokon.

Ezt a korlátozást közelítési módszerekkel lehet áthidalni:

• Sparse GP (ritka GP): ahelyett, hogy az összes adatpontot használnánk, kiválasztunk egy kis al-gyűjteményt (inductive points, inducing points), amelyek a teljes folyamat "alapját" képezik. Ez csökkenti a probléma dimenzióját és a számítási terhelést.

• Inductive points: speciális modellparaméterek, amelyek fikciós pontokat képviselnek a bemeneti térben. A modellt ezeken tanítják, ami lehetővé teszi a kovariancia mátrix hatékony közelítését és a komplexitás O(M²N) szintre csökkentését, ahol M az inductive points száma, általában M << N.

Így a sparse GP és az inductive points használata lehetővé teszi a Gauss-folyamatok skálázását nagy adathalmazokra, miközben megőrzi az eredeti modell jó közelítését.