Aké sú obmedzenia GP vzhľadom na veľkosť dátovej sady a ako sa im vyhýba (rozptýlené GP, indukčné body)?

Gaussove procese (GP) imajo omejitev glede velikosti učnega niza zaradi računske zahtevnosti: standardno učenje zahteva inverzijo in izračun inverzne matrice kovarianc, velikosti N×N, kjer je N število točk, kar prinaša kompleksnost reda O(N³) po času in O(N²) po pomnilniku. To omejuje uporabo GP na velike nize podatkov.

Za premagovanje te omejitve se uporabljajo približevalne metode:

• Sparse GP (redki GP): namesto uporabe vseh točk podatkov se izbere majhna podmnožica (inductive points, inducing points), ki služi kot "osnova" za približevanje celotnega procesa. To zmanjša dimenzionalnost problema in računsko obremenitev.

• Inducing points: posebni parametri modela, ki predstavljajo fiktivne točke v prostoru vhodnih podatkov. Model se na njih uči, kar omogoča učinkovito približevanje kovariacijske matrice in zmanjšanje kompleksnosti na O(M²N), kjer je M število inducing points, običajno M << N.

Na ta način uporaba sparse GP in inducing points omogoča razširitev Gaussovih procesov na velike nize podatkov, hkrati pa ohranja dobro približevanje izvirnemu modelu.