Mesurer l'erreur et la corriger : perte et descente de gradient

Un modèle a besoin d'un moyen de mesurer à quel point ses prédictions sont mauvaises, pour ensuite les améliorer. Cette mesure s'appelle la perte (loss). Plus la perte est basse, plus le modèle colle aux données réelles. Deux façons courantes…