Fonction de perte (loss function)
Définition : La fonction de perte mesure l'écart entre la prédiction d'un modèle et la réponse attendue : plus elle est basse, meilleur est le modèle sur l'exemple.
L'entraînement consiste à minimiser cette perte sur l'ensemble des données. Le choix de la fonction de perte oriente directement ce que le modèle apprend à optimiser.