Bayesian Opt. GPs vs Linear models and Neural Networks for parameter optimizations [R]

베이지안 최적화를 사용한 GP와 선형 모델, 신경망 비교에 대한 의견 요청

새로운 사용자로서, 시간 시계열 데이터와 스펙트럼 분석을 위한 베이지안 최적화를 사용한 가우시안 프로세스(GP), 선형 모델, 신경망의 장단점을 알고 싶어 합니다. 현재 GP를 사용하고 있으며 효과를 보고 있지만 계산적인 거래에 대한 궁금증이 있습니다. 이에 대한 다양한 의견을 모으고자 합니다.

Request for opinions on Bayesian optimization using GPs vs linear models and neural networks.

A user relatively new to deep learning seeks opinions on the best approach for time series data and spectral analysis among Bayesian optimization with Gaussian Processes (GPs), linear models, and neural networks. They are currently using GPs with satisfactory results but are curious about the computational trade-offs. This inquiry aims to gather diverse perspectives on the subject.