نقصان کے افعال

نقصان کے افعال، جسے لاگت کے افعال بھی کہا جاتا ہے، ریاضیاتی مساوات ہیں جو مشین لرننگ الگورتھم کی کارکردگی کی پیمائش کرتی ہیں۔ نقصان کا فنکشن عام طور پر الگورتھم کے پیش گوئی شدہ آؤٹ پٹ اور اصل مطلوبہ آؤٹ پٹ کے فنکشن کے طور پر لکھا جاتا ہے۔ نقصان کا فنکشن ہر پیشین گوئی کے لیے غلطی کی مقدار، یا "نقصان" کا حساب لگاتا ہے۔

عام طور پر، مشین لرننگ الگورتھم کا ہدف زیادہ درست پیشین گوئی حاصل کرنے کے لیے نقصان کے فنکشن کو کم سے کم کرنا ہے۔ اس کو حاصل کرنے کے لیے، موجودہ پیشن گوئی شدہ پیداوار کو پیشن گوئی اور مطلوبہ پیداوار کے درمیان فرق کی بنیاد پر ایڈجسٹ کیا جانا چاہیے۔ ہر تکرار کے لیے پیشن گوئی شدہ آؤٹ پٹ کو ایڈجسٹ کرنے کے اس عمل کو گریڈینٹ ڈیسنٹ کے نام سے جانا جاتا ہے، اور یہ مشین لرننگ میں استعمال ہونے والی ایک عام اصلاحی تکنیک ہے۔

کسی مخصوص مشین لرننگ الگورتھم کے لیے منتخب کردہ نقصان کے فنکشن کی قسم اس مسئلے کے حل ہونے پر منحصر ہے۔ مثال کے طور پر، رجعت کے کاموں کو درجہ بندی کے کاموں سے مختلف نقصان کے فنکشن کی ضرورت ہوتی ہے۔ عام طور پر استعمال ہونے والے نقصان کے فنکشنز میں مطلب مربع غلطی، کراس اینٹروپی، اور قبضہ نقصان شامل ہیں۔

مشین لرننگ الگورتھم میں نقصان کے فنکشن کا استعمال مشین کی پیشین گوئیوں کو زیادہ درست طریقے سے حقیقت کی عکاسی کرنے کے لیے ایڈجسٹ کرنے کا ایک طاقتور ٹول ہے۔ مشین لرننگ الگورتھم کے ذریعے بہترین کارکردگی کے حصول کے لیے نقصان کے فنکشن کا احتیاط سے انتخاب اور ٹیوننگ ضروری ہے۔