Быстрое получение траекторий гауссовского процесса

Основным препятствием в использовании основанных на гауссовских процессах моделей в машинном обучении до недавнего времени являлась высокая вычислительная сложность таких моделей. Кубическая сложность вычислений возникает как при обучении модели (в зависимости от размера тренировочной выборки), так и при получении траекторий гауссовского процесса (в зависимости от размера тестовой выборки). В последние годы в области машинного обучения разработаны методы, которые позволяют снижать сложность вычислений при о