𝐋𝐞𝐬 𝐅𝐨𝐧𝐜𝐭𝐢𝐨𝐧𝐬 𝐝𝐞 𝐏𝐞𝐫𝐭𝐞 𝐞𝐧 𝐀𝐩𝐩𝐫𝐞𝐧𝐭𝐢𝐬𝐬𝐚𝐠𝐞 𝐀𝐮𝐭𝐨𝐦𝐚𝐭𝐢𝐪𝐮𝐞(𝐌𝐚𝐜𝐡𝐢𝐧𝐞 𝐋𝐞𝐚𝐫𝐧𝐢𝐧𝐠) 🤖📉

Comprendre les fonctions de perte est essentiel pour entraîner efficacement un modèle en apprentissage automatique. Elles mesurent l’écart entre les prédictions et les valeurs réelles, guidant ainsi l’optimisation.

👉 On distingue plusieurs grandes familles :

·         𝐑é𝐠𝐫𝐞𝐬𝐬𝐢𝐨𝐧 : Erreur absolue moyenne (MAE), Erreur quadratique moyenne (MSE), Huber, Log-Cosh…

·         𝐂𝐥𝐚𝐬𝐬𝐢𝐟𝐢𝐜𝐚𝐭𝐢𝐨𝐧 : Entropie croisée, Soft Margin, Focal Loss…

·         𝐂𝐥𝐚𝐬𝐬𝐞𝐦𝐞𝐧𝐭 (𝐑𝐚𝐧𝐤𝐢𝐧𝐠) : Perte de classement par marge, Logistique par paires…

·         𝐂𝐨𝐧𝐭𝐫𝐚𝐬𝐭𝐢𝐯𝐞 : Perte d’intégration cosinus, Perte triplet…

·         𝐑é𝐢𝐧𝐟𝐨𝐫𝐜𝐞𝐦𝐞𝐧𝐭 : Valeur Q, Gradient de politique…

Ces fonctions jouent un rôle crucial dans la précision et la robustesse des modèles d’intelligence artificielle.

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