ISSN(p): 2338-8323  | ISSN(e): 2459-9638
Estimasi Utilisasi Prosesor pada Jaringan Interkoneksi Optik menggunakan Regresi Gaussian
HILAL HUDAN NUHA 1 , AULIA ARIF WARDANA 2
1 HUMIC Engineering, Telkom University, Indonesia
2 Information and Communication Technology, Wrocław University of Science and Technology, Poland Email: hilalnuha@telkomuniversity.ac.id
Received 24 Februari 2022 | Revised 27 Maret 2022 | Accepted 22 April 2022

## ABSTRAK
Teknologi  prosesor  paralel  melibatkan  lebih  dari  satu  node  prosesor  dalam interkoneksi  optik.  Unjuk  kerja  dari  desain  dari  jaringan  optik  tersebut  harus diestimasi  sebelum  diimplementasikan.  Atribut  yang  bisa  diambil  diambil  dari desain tersebut yaitu nomor node dan thread, distribusi spasial dan temporal, dan rasio T/R. Kajian ini mengevaluasi teknik estimasi utilitasi prosesor menggunakan regresi Gaussian yang dibandingkan dengan Support Vector Machine untuk regresi dan  regresi  linear.  Hasil  percobaan  penunjukkan  bahwa  regresi  Gaussian menghasilkan  akurasi  estimasi  paling  tinggi  dengan  nilai  koefisien  determinasi sebesar 98.75%.
Kata kunci : Utilisasi prosesor, interkoneksi optik, regresi Gaussian

## ABSTRACT
Parallel processor technology involves more than one processor node in an optical interconnection. The performance of the design of the optical network must be estimated before further deployment. The attributes that can be obtained from the design are the number of nodes and threads, the spatial and temporal distribution, and the T/R ratio. This study evaluates the processor utility estimation technique using  Gaussian  regression  compared  to  the  Support  Vector  Machine  for  linear regression and regression. The experimental results show that Gaussian regression produces the highest estimation accuracy with a coefficient of determination of 98.75%.
Keywords : Processor Utilization, Optical Interconnection, Gaussian Regression

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi prosesor paralel membuat berbagai persoalan yang melibatkan data dalam jumlah besar dan independen bisa dilakukan secara cepat. Kemunculan Intel 80286 dan Sun SPARC pada 1970an membuat tren teknologi komputasi parallel semakin meningkat (Healey dkk, 2020). Namun desain dari prosesor parallel yang rumit membuat estimasi unjuk kerja dari prosesor sulit untuk dilakukan menggunakan pendekatan analitik (Akay, dkk, 2015) . Oleh karena itu pendekatan empiris yang dimulai dari data yang diambil banyak dilakukan (Zayid &  Akay,  2013)(Akay  &  Abasikeleş  2010) .  Pendekatan  empiris  tersebut  membutuhkan sampel  yang  harus  dianalisis  menggunakan  metode  statistik  atau  metode  berbasis pembelajaran  mesin  yang  membantu  memodelkan  korelasi  antara  masukan  dan  luaran sehingga bisa melakukan estimasi yang akurat.
Salah  satu  pendekatan  empiris  yang  digunakan  untuk  melakukan  estimasi  performansi prosesor  adalah  regresi  Gaussian.  Metode  ini  sangat  efektif  karena  tidak  membutuhkan pemilihan  parameter  yang  rumit.  Salah  satu  pembahasan  tentang  regresi  Gaussian  untuk pemodelan bisa dilihat di makalah (Schulz, dkk, 2018) . Tantangan utama dari penggunaan regresi  Gaussian  pada  ilmu  material  bisa  dilihat  pada  makalah (Deringer,  dkk,  2021) (Iannace  &  Ciaburro,  2021)(Ballabio,  dkk,  2019) .  Oleh  karena  itu,  teknik  regresi Gaussian telah menarik perhatian para peneliti. Penelitian terkait penggunaan Hilbert space untuk  regresi  Gaussian  juga  bisa  dilihat  di  artikel (Solin  &  Särkkä,  2020) .  Aplikasi  dari metode regresi Gaussian untuk deteksi status baterai juga dibahas lebih mendalam pada karya ilmiah (Richardson, dkk, 2017)(Li, dkk, 2020)(Li, dkk, 2020) . Makalah (Ghasemim, dkk, 2021) juga menggunakan teknik regresi Gaussian untuk penggunaan prediksi musim kering. Metode regresi Gaussian juga dipakai untuk penggunaan estimasi kandungan sulfat di karya ilmiah (Zhao, dkk, 2019) . Studi tentang regresi Gaussian untuk estimasi parameter juga  bisa  dilihat  di  makalah (Mardalena,  dkk,  2020) .    Kajian  implementasi  dari  regresi Gaussian untuk estimasi usia bisa dibahas pada makalah (Sawant & Bhurchandi, 2019) . Selain  itu,  makalah (Kong,  dkk,  2018) menyajikan  regresi  Gaussian  untuk  asesmen tool wear. Regresi Gaussian juga digunakan untuk estimasi jumlah hasil produksi panen (Alebele, dkk, 2021) . Estimasi kondisi turbin angin menggunakan regresi Gaussian dikaji pada makalah (Avendaño-Valencia,  dkk,  2021) .    Karya-karya  ilmiah  tersebut  menunjukkan  bahwa metode regresi Gaussian cocok digunakan untuk berbagai permasalahan (Li, dkk, 2020) .
Estimasi performansi dari prosesor paralel menggunakan teknik pembelajaran mesin seperti pada (Zayid & Akay, 2013a; 2013b) . Teknik fuzzy neural network (de Campos Souza, dkk, 2021) juga  dipakai untuk estimasi unjuk kerja  dari interkoneksi  optik.  Namun teknik regresi Gaussian belum dijumpai untuk keperluan tersebut. Kontribusi utama dari kajian ini adalah  analisis  penggunaan  regresi  Gaussian  untuk  estimasi  utilisasi  prosesor  pada interkoneksi optic. Struktur kajian ini terdiri atas lima bagian. Bagian I memberikan pengantar tentang  permasalahan  estimasi  utilisasi  prosesor.  Metodologi  yang  dipakai  dan  regresi Gaussian dibahas pada Bagian II. Perancangan dan percobaan regresi Gaussian disampaikan pada Bagian III. Kesimpulan diberikan pada Bagian IV.

## 2. METODE PENELITIAN
Bagian ini membahas arsitektur prosesor, atribut dari data, regresi Gaussian, dan pengukuran akurasi.
2.1 Arsitektur Prosesor
Makalah  ini  menggunakan  arsitektur 2-Dimensional  Simultaneous  Optical  Multiprocessor Exchange (2D SOME)-Bus. Prosesor ini terdiri atas 𝑁 × 𝑁 buah node prosesor dimana masing-
masing node  prosesor  terhubung  ke  satu  buah  bus  vertikal  dan  satu  buah  bus  horizontal seperti yang ditunjukkan pada Gambar 1.
Setiap node  dua  pasang  pemancar  dan  penerima  pesan  yang  memungkinkan  pengiriman pesan pada suatu bus ke semua node. Setiap pesan memuat header yang memuat informasi node  tujuan    yang  disebarkan  pada  bus  yang    dituju. Node  sumber  bisa  memilih  untuk menyebarkan  pesan  pertama  pada node  perantara  melalui  bus  vertikal      yang  selanjutnya disebarkan ulang melalui bus horizontal.

## Gambar 1. Arsitektur Prosesor Optik

## 2.2 Atribut dan Data
Makalah  ini  menggunakan  data  yang  dihasilkan  oleh  Akay  dkk (Akay,  dkk,  2015) yang memodelkan arsitektur pada Gambar 1 menggunakan OPNET yang menghasilkan 640 sampel. Data  yang  digunakan  mempunyai  atribut  masukan  berupa Node  Number,  Thread  Number, Spatial  Distribution,  Temporal  Distribution,  dan  T/R  yang  merupakan  rasio  durasi  transfer dengan durasi runtime. Sedangkan luaran dari data tersebut yaitu utilisasi prosesor (Processor Utilization) yang menggambarkan tingkat penggunaan prosesor.
Distribusi nilai dari atribut masukan dan luaran tersebut ditunjukkan oleh Gambar 2. Atribut nomor node dan thread dan distribusi spasial dan temporal mempunyai sebaran yang merata. Namun atribut T/R mempunyai sebaran yang lebih beragam dengan kekosongan nilai interval T/R 0.3-0.4 dan 0.6-0.7. Target luaran (nilai utilisasi prosesor) mempunyai sebaran beragam yaitu  dengan  utilisasi  pada  interval  0.5-0.6  mempunyai  frekuensi  kemunculan  yang  paling tinggi.  Semua  parameter  tersebut  tidak  mempunyai  satuan  karena  mencerminkan  nomor identitas node maupun hasil bagi dari dua nilai dengan satuan yang sama.

## 2.3 Regresi Gaussian
Regresi Gaussian (RG) memodelkan atribut masukan 𝒙 dan luaran 𝑜 sesuai Persamaan (1):
𝑜 = 𝒙𝜷 + 𝝐,
(1)
dimana 𝛽 adalah koefisien dari data yang akan diestimasi dan 𝜖 adalah variabel acak yang diambil dari distibusi normal 𝑁(0, 𝜎 ) (“Gaussian Process Regression Models” n.d.) . Pada makalah  ini,  varian  dari  variable  acak  tersebut  menggunakan  nilai 𝜎 = 2 .  Pemilihan  nilai 𝜎
mempengaruhi akurasi dari estimasi. Namun, dalam pemilihan nilai 𝜎 tersebut, penentuan nilai yang optimal bisa dilakukan secara manual dalam beberapa kali ujicoba (<5).
(a) (b) (c) (d) (e) (f)
Gambar 2. Histogram sebaran nilai pada data berdasar atribut dan luaran

## 2.4 Pengukuran Akurasi
Makalah ini menggunakan  tiga buah  metrik  pengukuran  estimasi  yaitu Root Mean  Squared Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dan koefisien determinasi (R 2 ). Ketiga metrik tersebut dihitung dengan persamaan berikut:
15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 Node Number 0 50 100 150 200 250 300 350 4 5 6 7 8 9 10 Thread Number 0 20 40 60 80 100 120 140 160 -0.5 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 Spatial Distribution 0 20 40 60 80 100 120 140 160 -0.5 0 0.5 1 1.5 Temporal Distribution 0 50 100 150 200 250 300 350 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 T/R 0 20 40 60 80 100 120 140 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Processor Utilization 0 20 40 60 80 100 120 140
𝑅𝑀𝑆𝐸 = ∑ (𝑡 − 𝑜 )
𝑁
(2) 𝑀𝐴𝑃𝐸 = 1 𝑁 𝑡 − 𝑜 𝑡 × 100% (3)
𝑅 = 1 − ∑ (𝑡 − 𝑡̅) ∑ (𝑡 − 𝑜 ) × 100%
(4)
Dimana 𝑜 adalah  luaran  hasil  estimasi  dan 𝑡 adalah  nilai  yang  sebenarnya.  Ketiga  metrik tersebut  biasa  digunakan  untuk  mengukur  akurasi  hasil  prediksi  sebuah  model.  RMSE  dan MAPE mencerminkan selisih antara hasil estimasi dan nilai yang sebenarnya. Sedangkan 𝑅 mencerminkan seberapa akurat model yang dibuat untuk menghasilkan luaran yang sesuai dengan nilai aktual.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Percobaan  dilakukan  menjadi  tiga  bagian  utama  yaitu  pengukuran  pengaruh  proporsi  data terhadap akurasi, perbandingan dengan Support Vector Machine (SVM) dan regresi linear (RL), dan  pengaruh  atribut  terhadap  akurasi.  Eksperimen    dilakukan  dengan  Matlab  2021a menggunakan program yang bisa diakses pada tautan berikut https://github.com/hilalnuha/ProcessorGaussEstimator .

## 3.1 Pengaruh jumlah data latih terhadap tingkat akurasi
Pada bagian ini, percobaan dilakukan untuk melihat pengaruh jumlah data training μ terhadap akurasi. Tabel 1. menunjukkan pengaruh jumlah data latih terhadap nilai RMSE. Tabel tersebut menunjukkan bahwa secara rata-rata dan nilai minimum RMSE mengalami penurunan ketika jumlah data latih diperbanyak. Nilai maksimum RMSE cenderung tetap sekalipun jumlah data latih ditambah.
Tabel 1. Pengaruh jumlah data training terhadap nilai RMSE
RMSE  μ=50%  μ=75%  μ=80%  μ=90% Min 0.027 0.027 0.025 0.023 Max 0.032 0.033 0.033 0.033 Mean 0.030 0.031 0.028 0.027
Pola yang sama juga ditunjukkan oleh Tabel 2 dimana nilai MAPE semakin baik ketika semakin banyak data latih yang dipakai. Sama seperti RMSE, nilai MAPE minimum dan rata-rata turun Ketika  jumlah  data  latih  ditingkatkan.  Nilai  MAPE  maksimum  juga  cenderung  turun  kecuali pada porsi data latih tertinggi yang sedikit lebih tinggi dari pada porsi data latih di bawahnya.

## Tabel 2. Pengaruh jumlah data training terhadap nilai MAPE
MAPE (%) μ=50%  μ=75%  μ=80%  μ=90% Min 4.43 3.34 2.96 2.61 Max 4.76 3.95 3.43 3.52 Mean 4.60 3.62 3.18 3.06
Koefisien  determinasi  (Tabel  3)  yang  mencerminkan  tingkat  korelasi  prediksi  juga menunjukkan bahwa jumlah data latih meningkatkan unjuk kerja dari metode. Nilai koefisien determinasi maksimum cenderung naik secara konsisten walaupun dari sisi rata-rata dan nilai
minimum  koefisien  ini  tidak  mengalami  kenaikan  yang  konsisten.  Secara  umum  bisa disimpulkan bahwa penggunaan data latih meningkatkan akurasi dari metode estimasi.
Tabel 3. Pengaruh jumlah data training terhadap nilai R 2
R 2 (%) μ=50%  μ=75%  μ=80%  μ=90% Min 94.75 97.12 97.06 96.79 Max 95.71 98.13 98.56 98.75 Mean  95.23 97.54 98.04 98.01
Tingkat korelasi dari hasil prediksi dan nilai acuan bisa dilihat pada Gambar 3 berupa scatter plot.  Gambar  tersebut  diambil  dari  hasil  pengujian  yang  menghasilkan  nilai  koefisien determinasi tertinggi pada setiap kasus. Jumlah data pada setiap panel pada gambar tersebut berkurang karena porsi data uji yang menurun. Semakin tinggi nilai koefisien maka titik plot akan semakin mendekati garis diagonal. Begitu juga sebaliknya, semakin rendah nilai koefisien determinasi akan menghasilkan titik plot yang menyebar. Titik plot yang berada di bawah garis diagonal  mencerminkan  bahwa  hasil  estimasi  lebih  rendah  dari  nilai  aktual.  Begitu  juga sebaliknya, titik plot di atas garis diagonal merepresentasikan hasil estimasi yang lebih tinggi dari  pada  nilai  aktual.  Percobaan-percobaan  tersebut  menandakan  bahwa  akurasi  dari  RG untuk estimasi menhasilkan nilai yang bagus baik untuk RMSE, MAPE, maupun R 2 .
(a) (b) (c) (d) Gambar 3. Nilai R 2 untuk (a) μ=50%, (b) μ=75%, (c) μ=80%, dan (d) μ=90%
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Actual 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 R 2 =95.71 % 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Actual 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 R 2 =98.13 % 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Actual 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 R 2 =98.56 % 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 Actual 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 R 2 =98.75 %

## 3.2 Perbandingan Dengan Metode Lain
Pada bagian ini, RG akan dibandingkan dengan metode lain yaitu SVM untuk regresi dan RL menggunakan  μ=90%.  Tabel  4  menunjukkan  bahwa  RG  secara  signifikan  menghasilkan RMSE=0.027  lebih  kecil  dibandingkan  dengan  SVM  dan  RL.  Nilai  error  berupa  RMSE  dari metode RL menunjukkan bahwa nilai hubungan input dan output tidak bisa dimodelkan secara linear. Baik  RL  dan  SVM menghasilkan  nilai  minimum RMSE  yang  sama.  Dalam aspek  nilai maksimum dan rata-rata RMSE, SVM mempunyai hasil yang lebih buruk dari pada RL.
Tabel 4. Nilai RMSE dari tiap metode
RMSE RG SVM RL Min 0.023 0.101 0.101 Max 0.033 0.154 0.153 Mean 0.027 0.128 0.126
Dalam  hal  MAPE,  RG  juga  mendapatkan  persen  error  yang  jauh  lebih  kecil  dari  metode pembanding seperti pada Tabel 5. Nilai MAPE minimum dari RV lebih tinggi dari RL walaupun nilai MAPE maksimum dan rata-rata SVM menghasilkan nilai yang lebih rendah dari pada RL.
Tabel 5. Nilai MAPE dari tiap metode
MAPE (%) RG SVM RL Min 2.61 13.84 13.55 Max 3.52 20.84 20.90 Mean 3.06 17.08 17.79
Nilai  koefisien  determinasi  pada  Tabel  6  juga  menunjukkan  bahwa  hasil  prediksi  dari  RG mendapatkan nilai terbaik. Dari aspek nilai minimum,  SVM menghasilkan nilai yang lebih baik dari RL walaupun koefisien rata-rata dan maksimum SVM lebih rendah dari pada RL. Ketiga parameter tersebut secara jelas menunjukkan keunggulan dari RG untuk estimasi nilai utilisasi.
Tabel 6. Nilai R 2 dari tiap metode
R 2 (%) RG SVM RL Min 96.79 46.69 48.29 Max 98.75 73.28 73.40 Mean 98.01 58.81 59.77
RG mempunyai akurasi yang tinggi karena fleksibilitas dari model utnuk memodelkan data. Nilai 𝜎 membantu model dalam meningkatkan generalisasi dari sistem sehingga tidak terjadi overfitting. Oleh karena itu, nilai akurasi dari RG lebih tinggi dari SVM dan RL yang bisa dengan mudah terjebak pada overfitting pada data latih.

## 3.3 Pengaruh Atribut terhadap Akurasi
Pada  bagian  ini,  salah  satu  atribut  dalam  estimasi  dihilangkan  sebagai  masukan  dari  RG sehingga hanya terdiri atas empat atribut. Gambar 4 menunjukkan pengaruh atribut terhadap akurasi estimasi. Gambar 4(b) memperlihatkan bahwa nilai MAPE naik secara signifikan Ketika atribut R/T dihilangkan diikuti oleh distribusi spasial, distribusi temporal, nomor thread, dan nomor node.
(a) (b)
Gambar 4. Pengaruh tiap atribut pada (a) MAPE dan (b) R 2
Nilai  koefisien  determinasi  juga  menunjukkan  pola  yang  sama  yaitu  turunnya  koefisien determinasi  secara  drastis  jika  T/R  tidak  dimasukkan  dalam  estimasi.  Kedua  performansi tersebut  menunjukkan  bahwa  T/R  merupakan  atribut  paling  berpengaruh  dalam  estimasi utilisasi jaringan. Secara umum atribut yang paling berpengaruh setelah T/R yaitu distribusi spasial, distribusi temporal, nomor thread, dan nomor node.

## 4. KESIMPULAN
Makalah  ini  mengkaji  penggunaan  regresi  Gaussian  untuk  estimasi  utilisasi  prosesor  pada jaringan  interkoneksi  optik.  Atribut  dari  system  seperti  nomor  node  dan  thread,  distribusi spasial dan temporal, dan rasio T/R digunakan sebagai masukan dari regresi Gaussian dengan target luaran berupa utilisasi prosesor. Hasil percobaan menunjukkan bahwa regresi Gaussian menghasilkan estimasi paling akurat dibandingkan SVM dan regresi linear dalam aspek MAPE dan  koefisien  determinasi.  Selain  itu,  percobaan  yang  dilakukan  juga  menunjukkan  bahwa atribut  T/R  merupakan  atribut  paling  berpengaruh  dalam  estimasi  utilisasi  prosesor.  Hal tersebut  disebabkan  karena  regresi  Gaussian  mempunyai  parameter  derau  yang memungkinkan tercapainya akurasi dan kemampuan generalisasi yang tinggi.

## DAFTAR RUJUKAN
Akay, M. F., Aci, Ç. I., & Abut, F. A. T. İ. H. (2015). Predicting the performance measures of a 2-dimensional message passing multiprocessor architecture by using machine learning methods. Neural Network World, 25(3), 241.
Akay,  M.  F.,  &  Abasıkeleş,  I.  (2010).  Predicting  the  performance  measures  of  an  optical distributed  shared  memory  multiprocessor  by  using  support  vector  regression. Expert Systems with Applications, 37(9), 6293-6301.
Alebele, Y., Wang, W., Yu, W., Zhang, X., Yao, X., Tian, Y., ... & Cheng, T. (2021). Estimation of Crop Yield From Combined Optical and SAR Imagery Using Gaussian Kernel Regression.
IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 14,
10520-10534.
Avendaño-Valencia, L. D., Abdallah, I., & Chatzi, E. (2021). Virtual fatigue diagnostics of wake- affected wind turbine via Gaussian Process Regression. Renewable Energy, 170, 539-561.
Ballabio,  C.,  Lugato,  E.,  Fernández-Ugalde,  O.,  Orgiazzi,  A.,  Jones,  A.,  Borrelli,  P.,  ...  &
Panagos, P. (2019). Mapping LUCAS topsoil chemical properties at European scale using
Gaussian process regression. Geoderma, 355, 113912.
de Campos Souza, P. V., Soares, E. A., Guimarães, A. J., Araujo, V. S., Araujo, V. J. S., & Rezende, T. S. (2021). Autonomous data density pruning fuzzy neural network for optical interconnection network. Evolving Systems, 12(4), 899-911.
Deringer, V. L., Bartók, A. P., Bernstein, N., Wilkins, D. M., Ceriotti, M., & Csányi, G. (2021). Gaussian  process  regression  for  materials  and  molecules. Chemical  Reviews,  121(16),
10073-10141.
Gaussian  Process  Regression  Models.  n.d.  Accessed  February  16,  2022. https://www.mathworks.com/help/stats/gaussian-process-regression-models.html.
Ghasemi, P., Karbasi, M., Nouri, A. Z., Tabrizi, M. S., & Azamathulla, H. M. (2021). Application of  Gaussian  process  regression  to  forecast  multi-step  ahead  SPEI  drought  index.
Alexandria Engineering Journal, 60(6), 5375-5392.
Iannace,  G.,  &  Ciaburro,  G.  (2021).  Modelling  sound  absorption  properties  for  recycled polyethylene terephthalate-based material using Gaussian regression. Building Acoustics, 28(2), 185-196.
Kong,  D.,  Chen,  Y.,  &  Li,  N.  (2018).  Gaussian  process  regression  for  tool  wear  prediction. Mechanical systems and signal processing, 104, 556-574.
Li, X., Yuan, C., Li, X., & Wang, Z. (2020). State of health estimation for Li-Ion battery using incremental capacity analysis and Gaussian process regression. Energy, 190, 116467.
Li, X., Yuan, C., & Wang, Z. (2020). Multi-time-scale framework for prognostic health condition of lithium battery using modified Gaussian process regression and nonlinear regression.
Journal of Power Sources, 467, 228358.
Mardalena, S., Purhadi, P., Purnomo, J. D. T., & Prastyo, D. D. (2020). Parameter estimation and hypothesis testing of multivariate Poisson inverse Gaussian regression. Symmetry, 12(10), 1738.
Healey,  R.,  Dowers,  S.,  Gittings,  B.,  &  Mineter,  M.  J.  (Eds.).  (2020). Parallel  processing algorithms for GIS. CRC Press.
Richardson, R. R., Osborne, M. A., & Howey, D. A. (2017). Gaussian process regression for forecasting battery state of health. Journal of Power Sources, 357, 209-219.
Sawant,  M.  M.,  &  Bhurchandi,  K.  (2019). Hierarchical  facial  age  estimation  using  Gaussian
process regression. IEEE Access, 7, 9142-9152.
Schulz, E., Speekenbrink, M., & Krause, A. (2018). A tutorial on Gaussian process regression:
Modelling, exploring, and exploiting functions. Journal of Mathematical Psychology, 85,
1-16.
Solin,  A.,  &  Särkkä,  S.  (2020).  Hilbert  space  methods  for  reduced-rank  Gaussian  process regression. Statistics and Computing, 30(2), 419-446.
Zayid, E. I. M., & Akay, M. F. (2013). Predicting the performance measures of a message- passing  multiprocessor  architecture  using  artificial  neural  networks. Neural  Computing and Applications, 23(7), 2481-2491.
Zayid,  E.  I.  M.,  &  Akay,  M.  F.  (2013b,  August).  Reliable  attributes  selection  technique  for predicting  the  performance  measures  of  a  dsm  multiprocessor  architecture.  In  2013
International Conference On Computing, Electrical And Electronic Engineering (ICCEEE)
(pp. 209-215). IEEE.
Zhao, J., Guo, H., Han, M., Tang, H., & Li, X. (2019). Gaussian process regression for prediction of sulfate content in lakes of China. Journal of Engineering and Technological Sciences,
51(2), 198-215.