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La función de pérdida es una herramienta que se utiliza en el aprendizaje automático para medir la diferencia entre las predicciones del modelo y los valores reales. Evalúa la precisión del modelo. Cuanto menor sea la pérdida, más se acercarán las predicciones del modelo a los resultados esperados. El modelo aprende minimizando esta pérdida.
