Gaussian processes for computer experiments

François Bachoc (1) , Emile Contal (2) , Hassan Maatouk (3) , Didier Rullière (4)

1 LPMA - Laboratoire de Probabilités et Modèles Aléatoires
2 CMLA - Centre de Mathématiques et de Leurs Applications
3 ENSM ST-ETIENNE - Ecole Nationale Supérieure des Mines de St Etienne
4 SAF - Laboratoire de Sciences Actuarielle et Financière

This paper collects the contributions which were presented during the session devoted to Gaussian processes at the Journées MAS 2016. First, an introduction to Gaussian processes is provided, and some current research questions are discussed. Then, an application of Gaussian process modeling under linear inequality constraints to financial data is presented. Also, an original procedure for handling large data sets is described. Finally, the case of Gaussian process based iterative optimization is discussed.

Cet article réunit les contributions qui ont étés présentées lors de la session des Journées MAS 2016 dédiée aux processus gaussiens. Tout d’abord, une introduction aux processus gaussiens est donnée, et certaines questions de recherche actuelles sont discutées. Ensuite, une application d’un modèle de processus gaussien sous contraintes de type inégalité, à des données financières, est présentée. Puis, une procédure originale, pour gérer des volumes de données importants, est présentée. Enfin, le cas de l’optimisation séquentielle par processus gaussiens est discuté.

Domaines: Statistiques [math.ST]; Probabilités [math.PR]; Economies et finances

François Bachoc, Emile Contal, Hassan Maatouk, Didier Rullière. Gaussian processes for computer experiments . ESAIM: Proceedings and Surveys, 2017, 60, pp.163-179. ⟨10.1051/proc/201760163⟩. ⟨hal-01665936⟩