¿Qué significa "Pérdida de clasificación"?

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La pérdida de clasificación es una forma de medir qué tan bien está haciendo un modelo su trabajo de clasificar cosas en categorías. Cuando un modelo intenta adivinar la categoría correcta para un ítem, como una imagen o un texto, hace una predicción. La pérdida de clasificación ve la diferencia entre lo que el modelo predijo y la categoría real.

Cuanto más pequeña sea la pérdida, mejor está funcionando el modelo. Si el modelo acierta con la categoría, la pérdida es baja. Si se equivoca, la pérdida es alta.

Los modelos usan la pérdida de clasificación para aprender y mejorar con el tiempo. Ajustan sus predicciones basándose en el feedback de la medición de la pérdida. Este proceso les ayuda a volverse mejores identificando y clasificando ítems en los grupos correctos.

En esencia, la pérdida de clasificación es una herramienta que ayuda a los modelos a perfeccionar sus habilidades para tomar decisiones de categorización.