Cílová funkce (Objective Function / Loss Function / Cost Function)

Cílová funkce je klíčový prvek v procesu trénování modelů strojového učení. Udává, jak dobře si model vede při predikci – jinými slovy měří rozdíl mezi skutečnými a předpovězenými hodnotami. Čím menší je tato „ztráta“ (loss), tím lépe model funguje. Cílová funkce tedy určuje směr učení modelu a pomáhá mu zlepšovat se s každou iterací. Různé typy úloh (např. klasifikace, regrese) vyžadují různé cílové funkce – například cross-entropy pro klasifikaci nebo mean squared error pro regresní úlohy.