بررسی توابع زیان یادگیری ماشین

تابع زیان به عنوان یکی از موضوعات مهم در یادگیری ماشینی، نقش مهمی در ساخت الگوریتم های یادگیری ماشین و بهبود عملکرد آنها ایفا می کند. شناخت این توابع به درک و اجرای الگوریتم های یادگیری ماشین کمک شایانی می کند. در این مقاله ما توابع زیان را به ترتیب از جنبه‌های یادگیری ماشین سنتی و یادگیری عمیق دسته بندی می کنیم. یادگیری ماشین سنتی به مسائل طبقه بندی، رگرسیون و یادگیری بدون نظارت تقسیم می شود و یادگیری عمیق بر اساس نوع کاربرد مانند تشخیص اشیاء و تشخیص چهره تقسیم بندی می شود. در این مقاله توابع زیان مربوط به طبقه-بندی در یادگیری ماشین سنتی را معرفی می کنیم و به تجزیه و تحلیل هر تابع زیان از نظر فرمول، شکل تابع و الگوریتم مربوط به آن می پردازیم تا درک عمیق‌تری نسبت به آنها ایجاد شود و کمکی برای انتخاب و بهبود عملکرد توابع زیان باشد.