Limbola mosala mpe bosaleli ya mosala ya bobungisi.
Fonction ya perte, eyebani pe na kombo ya fonction ya coût to fonction objective, ezali fonction mathématique oyo esalelamaka na ba systèmes ya apprentissage automatique na intelligence artificielle pona ko évaluer performance ya ba modèles prédictifs. Ntina na yango ezali ya komeka ndenge nini modèle ezali na makoki ya kosakola ba résultats oyo ezelamaki, na kosala calcul ya bokeseni kati ya ba valeurs prévues na ba valeurs ya solo. Fonction ya perte epesaka valeur numérique pona ko représenter coût to pénalité oyo ezo sangana na erreur ya prédiction. Na sima valeur oyo esalelamaka na algorithme ya optimisation pona ko ajuster ba paramètres ya modèle, pona ko minimiser perte pe ko améliorer précision ya ba prédictions futures. Na tina, fonction ya perte esalaka lokola guide pona modèle, elakisaka yango vers la direction ya erreur ya moke pe ezo correspondre malamu na ba données. Lolenge ndenge na ndenge ya misala ya bobungisi esalelamaka engebene na lolenge ya mokakatano oyo ezali kosila mpe lolenge ya ba données. Ndakisa, ba fonctions ya perte commune oyo esalelamaka na ba problèmes ya régression ezali na Erreur Carrée Moyenne na Erreur Absolue Moyenne, alors que na ba problèmes ya classification, perte ya Entropie croisée na perte ya Charnière esalemaka mingi. Na mobimba, bosaleli ya fonction ya perte ezali eteni ya motuya mingi na processus ya formation ya ba modèles ya apprentissage machine, lokola esalisaka pona ko mesurer qualité ya ba prédictions pe epesaka base pona kobongisa performance ya modèle.