Función de pérdida

*Es una métrica utilizada para evaluar qué tan bien un modelo de aprendizaje automático predice o ajusta los datos esperados.

*Permite cuantificar la discrepancia entre las predicciones generadas por el modelo y los valores reales o etiquetados de los datos.

*Es esencial en el proceso de entrenamiento del modelo, ya que su objetivo es minimizar esta métrica para mejorar la precisión.

*Su elección depende del tipo de problema, variando entre regresión, clasificación o tareas más específicas, como el uso de entropía cruzada o error cuadrático medio.

*Guía el ajuste de los parámetros del modelo mediante algoritmos de optimización, como el gradiente descendente, para reducir el error global.

*Un valor más bajo generalmente indica un modelo más preciso, aunque puede ser necesario considerar otros factores, como el sobreajuste.

*Es fundamental definir correctamente la métrica de pérdida para garantizar que el modelo aprenda de forma efectiva y relevante para el problema estudiado.