¿Qué es la función de pérdida en el Aprendizaje Automático?

A função de perda, também conhecida como função de custo ou função objetivo, é uma medida que quantifica o quão bem um modelo de aprendizado de máquina está realizando uma tarefa específica. Ela compara as previsões feitas pelo modelo com os valores reais dos dados de treinamento e calcula um valor que representa o erro ou a diferença entre essas previsões e os valores reais. O objetivo é minimizar essa função de perda, ajustando os parâmetros do modelo durante o processo de treinamento, de forma a melhorar o desempenho do modelo na tarefa em questão. Existem diferentes tipos de funções de perda, como a função de perda quadrática, a função de perda logística e a função de perda entropia cruzada, entre outras, que são escolhidas de acordo com a natureza do problema e do modelo utilizado.