Funções de perda

As funções de perda, também conhecidas como funções de custo, são equações matemáticas que medem o desempenho de um algoritmo de aprendizado de máquina. Normalmente, a função de perda é escrita como uma função da saída prevista do algoritmo e da saída real desejada. A função de perda calcula a quantidade de erro, ou "perda", para cada previsão.

Normalmente, o objetivo do algoritmo de aprendizado de máquina é minimizar a função de perda para obter uma previsão mais precisa. Para isso, a saída prevista atual deve ser ajustada com base na diferença entre a saída prevista e a desejada. Esse processo de ajuste da saída prevista para cada iteração é conhecido como descida de gradiente e é uma técnica de otimização comum usada no aprendizado de máquina.

O tipo de função de perda escolhido para um determinado algoritmo de aprendizado de máquina depende do problema que está sendo resolvido. Por exemplo, as tarefas de regressão exigem uma função de perda diferente das tarefas de classificação. As funções de perda comumente usadas incluem o erro quadrático médio, a entropia cruzada e a perda de articulação.

O uso da função de perda em algoritmos de aprendizado de máquina é uma ferramenta poderosa para ajustar as previsões da máquina para refletir a realidade com mais precisão. A seleção e o ajuste cuidadosos da função de perda são essenciais para obter o desempenho ideal do algoritmo de aprendizado de máquina.