ガウス過程は、無限次元の正規分布を用いて関数全体を確率的にモデル化する強力な非パラメトリック機械学習手法です。予測値の平均だけでなく不確実性（分散）を同時に算出できるため、ベイズ最適化やセンサーデータの補間などで広く活用されています。
ガウス過程とは
一言でいうと「データの背後にある未知の関数そのものを確率的に予測し、予測の不確実性も同時に見積もる手法」です。
詳しく解説
ガウス過程は、有限個の任意の変数が従う確率分布が常に多変数正規分布（ガウス分布）になるという性質を持つ確率過程です。特定の関数形を仮定せず、データから直接関数の分布を学習する非パラメトリックモデルとして機能します。計算の際には、データ間の類似度を定義するカーネル関数が重要な役割を果たします。これにより、複雑な非線形関係を持つデータに対しても柔軟にモデルを構築できるため、少量のデータから高精度な予測を行うことが求められる場面で特に重要視されています。
具体例・使われ方
具体的な利用例として、未知のパラメータを効率的に探索するベイズ最適化において、有望な領域を特定しながら探索を行うためのサロゲートモデルとして利用されます。また、ロボティクスにおける環境地図の作成や、気象データの空間補間など、予測値のばらつきを評価する必要がある場面で幅広く活用されています。
似た用語との違い
一般的なニューラルネットワークが単一の決定論的な予測値を出力する傾向にあるのに対し、ガウス過程は予測の確信度を確率分布として直接出力する点が大きく異なります。また、ディープラーニングのように大量のデータを必要とするモデルとは異なり、ガウス過程は比較的少量のデータセットに対して強みを発揮します。
注意点
主な注意点として、計算量がデータ数の3乗に比例して増加するため、大規模なデータセットをそのまま処理するには膨大な計算時間とメモリが必要になるというスケーラビリティの限界があります。そのため、大規模データには近似手法の併用が必要です。