高斯過程 (GP) 模型與深度學習 (DL) 在工程模擬中的機器學習 (ML) 應用各有其優勢。GP 模型在小樣本、中等樣本和大樣本數據中均表現出色，顯示出其在多種場景中的廣泛適用性。相比之下，深度學習在處理高度複雜的響應函數（例如圖像相關任務）時可能優於 GP 模型。
雖然傳統的 GP 模型在處理大型數據集時表現不佳，但 SmartUQ 的先進 GP 模型克服了這些限制，在訓練速度和準確性上都表現卓越，使其適合以往 GP 方法難以觸及的大規模問題。
GP 模型在不確定性量化 (UQ) 方面尤其具有價值，因為它們內建的方差預測功能能夠生成置信區間並支持自適應取樣技術。
SmartUQ 還提供全面的工具，幫助用戶比較 GP 和深度學習模型在特定數據集上的表現，從而選擇最適合需求的方法。
在本次網絡研討會中，SmartUQ 的首席應用工程師 Gavin Jones 將深入講解這些工具，探討 GP 和深度學習的優勢、取捨以及實際應用，並結合 SmartUQ 的真實案例進行說明。
