Loss Function
Categoria
Fundamentos de IA
Loss Function (Funcao de Perda) é a função matématica que mede o erro entre as previsões do modelo é os valores reais. Guia o processo de treinamento indicando o quanto o modelo precisa melhorar.
Categoria
Fundamentos de IA
Compartilhar
O que é Loss Function?
Loss Function (Funcao de Perda ou Custo) é uma função que quantifica o erro das previsões de um modelo. Durante o treinamento, o objetivo é minimizar essa função, ajustando os pesos do modelo na direcao que reduz o erro.
Funcoes Comuns
- MSE (Mean Squared Error): para regressao
- MAE (Mean Absolute Error): para regressao, menos sensivel a outliers
- Cross-Entropy (Log Loss): para classificação binaria
- Catégorical Cross-Entropy: para classificação multiclasse
- Hinge Loss: usada em SVM
Escolha da Loss Function
A escolha depende do tipo de problema é das características dos dados. Uma loss function inadequada pode levar o modelo a otimizar o objetivo errado, resultando em previsões desalinhadas com as necessidades do negócio.
Loss Functions Customizadas
Em cenários avancados, é possível criar funções de perda customizadas que reflitam melhor os objetivos do negócio. Na Trilion, a definicao cuidadosa da função de perda é uma etapa estratégica no desenvolvimento de soluções de IA.
