Функция потерь — это метрика, которая измеряет ошибку модели, сравнивая предсказанные значения с реальными. Задача машинного обучения заключается в минимизации функции потерь.
[50 терминов для инженера машинного обучения. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// Pro-DGTL.ru›blog/razrabotka/tpost/4e93vbs2p1-50-/, свободный.]
Функция потерь — это метрика, которая измеряет разницу между предсказаниями модели и реальными значениями. Ее минимизация — это основная цель в процессе обучения.
[50 терминов для инженера машинного обучения. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// Pro-DGTL.ru›blog/razrabotka/tpost/4e93vbs2p1-50-/, свободный.]
Функция потерь — мера того, насколько прогноз модели отличается от фактического значения.
[Словарь ключевых терминов и понятий в области машинного обучения и искусственного интеллекта . (Электронный ресурс). Режим доступа: http://machine-learning-kstu.vercel.app›glossary/, свободный.]