O que significa "Perda de Classificação"?

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A perda de classificação é uma forma de medir como um modelo tá indo no trabalho de classificar as coisas em categorias. Quando um modelo tenta adivinhar a categoria certa pra um item, tipo uma imagem ou um texto, ele faz uma previsão. A perda de classificação olha pra diferença entre o que o modelo previu e a categoria real.

Quanto menor a perda, melhor o modelo tá se saindo. Se o modelo acerta a categoria, a perda é baixa. Se erra, a perda é alta.

Os modelos usam a perda de classificação pra aprender e melhorar com o tempo. Eles ajustam suas previsões com base no feedback da medição de perda. Esse processo ajuda eles a ficarem melhores em identificar e classificar itens nos grupos certos.

Resumindo, a perda de classificação é uma ferramenta que ajuda os modelos a refinarem suas habilidades em tomar decisões de categorização.