Eine Verlustfunktion (engl. loss
function) ist eine Funktion, die in der künstlichen Intelligenz (KI) und dem
maschinellen Lernen verwendet wird, um die Abweichung zwischen den
tatsächlichen Daten und den vorhergesagten Ergebnissen zu quantifizieren. Die
Verlustfunktion gibt ein Maß dafür, wie gut ein Modell abschneidet, indem sie
die Differenz zwischen den tatsächlichen und den vorhergesagten Werten misst.
Das Ziel besteht darin, eine Verlustfunktion zu minimieren, um eine optimale
Vorhersage zu erreichen. Es gibt verschiedene Arten von Verlustfunktionen, die
je nach der Art des zu lösenden Problems und des Modells verwendet werden
können. Ein Beispiel für eine Verlustfunktion ist die Mittlere quadratische
Abweichung (Mean Squared Error), die verwendet wird, um die Differenz zwischen
den tatsächlichen und den vorhergesagten Werten zu messen.
