Fonction de perte

Une fonction de perte quantifie l’erreur entre les prédictions d’un modèle et les véritables valeurs. Elle sert de guide pour ajuster les paramètres du modèle, avec l’objectif de minimiser cette erreur au cours de l’entraînement. C’est comme jouer à un jeu vidéo où chaque fois que vous vous éloignez du chemin optimal, vous perdez des points; l’objectif est de finir le jeu avec le moins de points perdus possible.

Exemple : Dans un modèle de prédiction du prix des maisons, si le prix réel d’une maison est de 300 000 € et que le modèle prédit 250 000 €, la fonction de perte calculera l’erreur (dans ce cas, 50 000 €) et ajustera les paramètres du modèle pour réduire ces erreurs dans les prédictions futures.

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