Choisir ce que « faux » signifie : les fonctions de perte

Modèles classiques construits avec les maths que vous connaissez déjà

Un modèle ne peut pas s'améliorer tant qu'il ne peut pas évaluer ses propres erreurs. Cette règle d'évaluation s'appelle une fonction de perte : on y entre ce que le modèle a prédit et ce qui s'est réellement passé, et elle renvoie un seul nombre pour « à quel point c'est faux ». Entraîner un modèle n'est rien d'autre que chercher les paramètres qui rendent ce nombre aussi petit que possible en moyenne.

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