وظائف الخسارة

دوال الخسارة، المعروفة أيضًا باسم دوال التكلفة، هي معادلات رياضية تقيس أداء خوارزمية التعلم الآلي. عادةً ما تتم كتابة دالة الخسارة كدالة للمخرجات المتوقعة للخوارزمية والمخرجات الفعلية المطلوبة. تقوم دالة الخسارة بحساب مقدار الخطأ أو "الخسارة" لكل توقع.

عادةً ما يكون هدف خوارزمية التعلم الآلي هو تقليل وظيفة الخسارة من أجل تحقيق تنبؤ أكثر دقة. ومن أجل تحقيق ذلك، يجب تعديل المخرجات الحالية المتوقعة على أساس الفرق بين المخرجات المتوقعة والمرغوبة. تُعرف عملية ضبط المخرجات المتوقعة لكل تكرار باسم النزول المتدرج، وهي تقنية تحسين شائعة تستخدم في التعلم الآلي.

يعتمد نوع وظيفة الخسارة المختارة لخوارزمية معينة للتعلم الآلي على المشكلة التي يتم حلها. على سبيل المثال، تتطلب مهام الانحدار وظيفة خسارة مختلفة عن مهام التصنيف. تتضمن دوال الخسارة شائعة الاستخدام متوسط الخطأ التربيعي، والإنتروبيا المتقاطعة، وخسارة المفصلة.

يعد استخدام وظيفة الخسارة في خوارزميات التعلم الآلي أداة قوية لضبط تنبؤات الآلة لتعكس الواقع بشكل أكثر دقة. يعد الاختيار الدقيق وضبط وظيفة الخسارة أمرًا ضروريًا لتحقيق الأداء الأمثل من خلال خوارزمية التعلم الآلي.