Всякий раз, когда вы будете работать над каким-либо проектом AI или нейронной сети, обнаружение потерь в вашей модели является основным шагом. Допустим, вы решаете любую проблему классификации, например, в данном тексте есть положительное или отрицательное настроение. Теперь в любой из задач нейронной сети мы будем использовать некоторые случайные веса для обучения модели в первом раунде. После завершения первого раунда мы проверяем прогноз модели на соответствие целевым значениям, и,..

Вы спрашиваете об этом, потому что начали следить за темами машинного обучения и много раз сталкивались с термином «минимизация функции ошибки» в статьях, блогах или технических документах. Что ж, в этой статье мы познакомимся с основами функции ошибки. Давайте возьмем общий простой пример в ML (машинное обучение) только с двумя переменными x и одной переменной y. +----+----+----+ | X1 | X2 | Y | +----+----+----+ | 0 | 2 | 6 | | 1 | 3 | 10 | | 4 | 2 | 10 | | 2 | 4 | 14 |..