損失関数（機械学習）

機械学習における損失関数とは、主に教師あり学習において、機械学習モデルの出力と教師データとの差を評価する関数のことです。

損失関数の出力を最小化することによって、機械学習モデルの性能を向上させます。

損失関数は、機械学習モデルがどれだけ正確さに欠けているか、または誤っているかを定量化します。

教師あり学習では、適切な損失関数を選択することが重要です。

適切な損失関数の選択によって、機械学習モデルの学習が効果的に進み、最終的な性能が向上します。