Tipos de funciones de costos en el aprendizaje automático

1. ¿Cuál es una función de costo en ML??
2. Por qué se utiliza la función de costo en el aprendizaje automático?
3. ¿Cuáles son las diferentes funciones de costos en el aprendizaje automático??
4. ¿Cuáles son los tipos de función de costo??

¿Cuál es una función de costo en ML??

En ML, las funciones de costo se utilizan para estimar qué tan mal están funcionando los modelos. En pocas palabras, una función de costo es una medida de cuán equivocado es el modelo en términos de su capacidad para estimar la relación entre X e Y. Esto se expresa típicamente como una diferencia o distancia entre el valor predicho y el valor real.

Por qué se utiliza la función de costo en el aprendizaje automático?

Un parámetro de aprendizaje automático que se utiliza para juzgar correctamente el modelo, las funciones de costos son importantes para saber qué tan bien ha estimado el modelo la relación entre sus parámetros de entrada y salida.

¿Cuáles son las diferentes funciones de costos en el aprendizaje automático??

La función de costo es la técnica de evaluar "el rendimiento de nuestro algoritmo/modelo". Toma las salidas predichas por el modelo y las salidas reales y calcula cuánto mal estaba el modelo en su predicción. Genera un número más alto si nuestras predicciones difieren mucho de los valores reales.

¿Cuáles son los tipos de función de costo??

Los tipos son: 1. Función de costo lineal 2. Función de costo cuadrático 3. Función de costo cúbico.