1. En Çok kullanılan Kayıp Fonksiyonları

 

• ​​Ortalama Kareler Hatası (Mean Squared Error - MSE):
  • Özellik: Regresyon problemleri için standart kayıp fonksiyonudur.
  • Örnek: Ev fiyatı tahmini modelinde tahminlerinin gerçek fiyatlarla ne kadar uyumlu olduğunu ölçer.

 

• Çapraz-Entropi (Cross-Entropy):

  • Özellik: Sınıflandırma problemleri için temel kayıp fonksiyonudur.
  • Örnek: El yazısı rakam sınıflandırması yapmak için bir model oluşturulduğunda, modelin tahminlerinin gerçek değerlerine ne kadar uyumlu olduğunu ölçer.

 

• Ortalama Mutlak Hata (Mean Absolute Error - MAE):

  • Özellik: Regresyon problemleri için kullanılır ve outlier'lara karşı daha dayanıklıdır.
  • Örnek: Bir hava tahmini modelinde tahminlerinin gerçek sıcaklık değerleriyle ne kadar uyumlu olduğunu ölçer.

 

• Hinge Loss:

  • Özellik: Destek vektör makineleri (SVM) gibi algoritmalar için sınıflandırma problemleri için kullanılır.
  • Örnek: Bir spam filtre modelinde spam ve spam olmayan e-postaları ayırt etme yeteneğini ölçer.

 

• Log Loss (Binary Cross-Entropy):

  • Özellik: İkili sınıflandırma problemleri için kullanılır.
  • Örnek: Bir kanser teşhisi modelinde kanserli ve kansersiz durumları doğru bir şekilde sınıflandırma yeteneğini ölçer.

 

---

 

2. En Az kullanılan Kayıp Fonksiyonları

• Huber Loss:

  • Özellik: Aşırı değerlere (outlier'lara) karşı dirençlidir.
  • Örnek: Bir görüntü işleme modelinde görüntülerdeki aşırı parlaklık veya kontrast gibi outlier'ları tolere etmesini sağlar.

 

• Quantile Loss:

  • Özellik: Belirli yüzdelik dilimlerdeki tahminlerin doğruluğunu ölçer.
  • Örnek: Bir finansal modeli ile hisse senedi fiyatlarını tahmin etmek için oluşturulan modelde fiyatların belirli yüzdelik dilimlerindeki tahminlerini iyileştirmesine yardımcı olur.

 

• Fair Loss:

  • Özellik: Fair (adil-adaletli) modelleme için kullanılır.
  • Örnek: Bir kredi değerlendirme modelinde kredi başvurularını değerlendirirken gelir adaletsizliğinin azaltmasına yardımcı olur.

 

• Sparse Categorical Cross-Entropy:

  • Özellik: Çoklu sınıflandırma problemleri için, sınıfların seyrek olduğu durumlarda kullanılır.
  • Örnek: Bir doğal dil işleme (NLP) modelinde haber başlıklarını kategorize etmeye çalışan bir model oluşturulduğunda nadir sınıfların (kategorilerin) daha etkili bir şekilde ele alınmasına yardımcı olabilir.

 

• Triplet Loss:

  • Özellik: Benzer örnekleri birbirinden ayırmak için kullanılır.
  • Örnek: Bir yüz tanıma modelinde benzer görünümlü yüzleri daha iyi ayırt etmesine yardımcı olur.