تعد وظائف الخسارة عنصرًا مهمًا في نظام الكمبيوتر وتُستخدم لقياس أداء خوارزمية التعلم الآلي وتحسينه. إنها نوع من الوظائف الموضوعية التي يتم استخدامها لتقييم الفرق بين المخرجات المتوقعة لخوارزمية التعلم الآلي والمخرجات الحقيقية. تقيس وظائف الخسارة مدى جودة أداء نموذج التعلم الآلي من حيث أهدافه وتأتي بمستويات مختلفة من التعقيد اعتمادًا على نوع المهمة وكمية البيانات المتاحة.
في التعلم الآلي، يتم تحسين النموذج عن طريق تقليل الفرق بين مخرجاته المتوقعة والمخرجات أو الهدف الحقيقي. من خلال ضبط معلمات النموذج، تهدف الخوارزمية إلى الحصول على تنبؤ أكثر دقة للتنبؤ التالي. تساعد دالة الخسارة، والمعروفة أيضًا باسم دالة التكلفة، خوارزمية التعلم الآلي على تحسين معلماتها وتحسين قدراتها التنبؤية في النهاية.
توجد أنواع مختلفة من وظائف الخسارة ولكل منها خصائصها الخاصة التي تجعلها مناسبة لمهام مختلفة. اعتمادًا على نوع المهمة أو مشكلة التعلم، يمكن أن تكون هناك وظائف خسارة مختلفة مرتبطة بها. تتضمن دوال الخسارة شائعة الاستخدام متوسط الخطأ التربيعي (MSE)، والخطأ المطلق، والإنتروبيا المتقاطعة القاطعة، والإنتروبيا المتقاطعة الثنائية.
بالإضافة إلى قياس أداء خوارزمية التعلم الآلي وتحسينه، فإن لوظائف الخسارة أيضًا عددًا من الاستخدامات الأخرى. إحدى حالات الاستخدام الشائعة هي العثور على الحد الأدنى أو الحد الأقصى المحلي لدالة رياضية، والتي يمكن أن تساعد في تحسين العمليات الأخرى. ويمكن استخدامه أيضًا لمقارنة أداء خوارزميات التعلم الآلي المختلفة عند تطبيقها على نفس المهمة.
تعد وظائف الخسارة جزءًا أساسيًا من أي خوارزمية للتعلم الآلي وتلعب دورًا مهمًا في تحسين أداء النموذج. ومن خلال استخدام دالة الخسارة المناسبة، يمكن تدريب خوارزمية التعلم الآلي للتعلم والتنبؤ بشكل أفضل من البيانات، مما يجعلها جزءًا قيمًا ومتكاملاً من أي نظام كمبيوتر.
