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La fonction de perte est un outil utilisé en apprentissage automatique pour mesurer l'écart entre les prédictions d'un modèle et les valeurs réelles. Elle évalue la précision du modèle. Plus la perte est faible, plus les prédictions du modèle sont proches des résultats attendus. Le modèle apprend en minimisant cette perte.
