Целевая функция в машинном обучении и искусственном интеллекте используется для обучения модели, выбора наилучшей архитектуры нейронной сети и оценки качества предсказаний. 1

В машинном обучении целевая функция — это математическая формула, которая связывает входные данные с выходными. 2 Цель — построить такую функцию, которая бы максимально точно отображала зависимости в данных. 2

Некоторые примеры использования целевой функции в машинном обучении:

• Обучение искусственных нейронных сетей. 4 В качестве минимизируемой целевой функции используется зависимость выходной ошибки сети от состояния её весов. 4
• Задачи классификации. 4 Минимизируется число примеров, неправильно распознанных на обучающем множестве, для которых метка класса заранее известна. 4
• Обучение без учителя. 4 Например, минимизация среднего расстояния между объектами внутри кластера: чем оно меньше, тем более похожими являются объекты в кластере и более выражена кластерная структура. 4

В искусственном интеллекте целевая функция может быть представлена в виде награды, например, в обучении с подкреплением. 5 Агент взаимодействует с окружающей средой, совершает действия, за которые получает поощрение, и продолжает их совершать. 5