Kayıp fonksiyonları

Maliyet fonksiyonları olarak da bilinen kayıp fonksiyonları, bir makine öğrenme algoritmasının performansını ölçen matematiksel denklemlerdir. Kayıp fonksiyonu tipik olarak algoritmanın tahmin edilen çıktısının ve istenen gerçek çıktının bir fonksiyonu olarak yazılır. Kayıp fonksiyonu, her tahmin için hata miktarını veya "kayıp"ı hesaplar.

Tipik olarak makine öğrenimi algoritmasının amacı, daha doğru bir tahmin elde etmek için kayıp fonksiyonunu en aza indirmektir. Bunu başarmak için, mevcut tahmin edilen çıkışın, tahmin edilen ve istenen çıkış arasındaki farka göre ayarlanması gerekir. Her yineleme için tahmin edilen çıktıyı ayarlamaya yönelik bu süreç, degrade iniş olarak bilinir ve makine öğreniminde kullanılan yaygın bir optimizasyon tekniğidir.

Belirli bir makine öğrenimi algoritması için seçilen kayıp fonksiyonunun türü, çözülen soruna bağlıdır. Örneğin regresyon görevleri, sınıflandırma görevlerinden farklı bir kayıp fonksiyonu gerektirir. Yaygın olarak kullanılan kayıp fonksiyonları arasında ortalama karesel hata, çapraz entropi ve menteşe kaybı bulunur.

Makine öğrenimi algoritmalarında kayıp fonksiyonunun kullanılması, makinenin tahminlerini gerçekliği daha doğru yansıtacak şekilde ayarlamak için güçlü bir araçtır. Kayıp fonksiyonunun dikkatli seçimi ve ayarlanması, makine öğrenimi algoritmasının optimum performansı elde etmesi için çok önemlidir.