Cost Function
La función de costo en el aprendizaje automático es una fórmula matemática que mide la diferencia entre las predicciones de un modelo y los valores reales. Es el criterio que guía el proceso de entrenamiento.
Idea central
- Un costo bajo significa que el modelo está prediciendo con precisión.
- Un costo alto indica errores significativos que requieren ajustes en los parámetros.
Ejemplos comunes
- Regresión: Error cuadrático medio (MSE).
- Clasificación: Entropía cruzada.
- Clasificación binaria: Función log loss.
Aplicaciones
Las funciones de costo son fundamentales para los algoritmos de optimización que entrenan redes neuronales, modelos de regresión, y sistemas de clasificación.
En términos simples, la función de costo es el barómetro del aprendizaje automático: indica cuánto se equivoca un modelo y orienta los ajustes necesarios. Sin esta medida, el entrenamiento sería un proceso a ciegas.
Existen funciones de costo estándar, pero también se crean variantes personalizadas. Por ejemplo, en visión por computadora se usan pérdidas como la IoU (Intersection over Union) para evaluar la calidad de la segmentación de imágenes. En procesamiento de lenguaje natural, aparecen funciones como la “label smoothing” para evitar que el modelo sea demasiado rígido en sus predicciones.
Además, la función de costo tiene un impacto directo en la velocidad y estabilidad del entrenamiento. Una mala elección puede llevar a convergencia lenta o incluso a que el modelo nunca aprenda correctamente. Por eso, seleccionar y ajustar la función de costo adecuada es una de las decisiones más estratégicas en cualquier proyecto de Machine Learning.
Referencia
- Murphy, K. P. (2012). Machine Learning: A Probabilistic Perspective. MIT Press.
