gaussian-process-regression

데이터를 확률적인 분포로 모델링하여 예측값과 함께 그 예측의 불확실성까지 계산하는 머신러닝 기법이다. 적은 양의 데이터로도 복잡한 비선형 관계를 효과적으로 학습할 수 있어 과학적 데이터 분석에 자주 활용된다. 이 모델에서는 분자의 속성을 통해 쌍극자 모멘트를 신속하게 추론하는 데 사용됐다.