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人们通常认为人工智能中的逐底竞争是一件坏事。但是当你讨论损失函数时，情况就不同了。损失函数是实用人工智能 (AI) 中一个至关重要但经常被忽视的组成部分，它们的作用是尽快找到最底层 — — 尽管是图表上的一条文字曲线。在训练算法以自动执行繁琐的数据分析（例如在数百万张照片中寻找特定特征）时，你需要一种衡量其性能的方法。这就是“损失函数”：它测量算法相对于数据的“基本事实” — — 已知真实或正确的信息 — — 的误差。然后你调整算法的参数，冲洗并重复，并希望下次误差更小。“你要尝试找到一个最小值：误差尽可能小的点——最好是零，”比勒陀利亚大学的计算智能研究员 Anna Bosman 说道。
推动 AI 发展的数学
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