Die Kostenfunktion, auch bekannt als Cost Function oder Verlustfunktion, ist ein zentraler Bestandteil im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz. Sie dient dazu, die Differenz zwischen den Vorhersagen eines Modells und den tatsächlichen Werten zu messen. Mit Hilfe der Kostenfunktion lässt sich die Güte eines Modells bewerten und verbessern.
Die Kostenfunktion wird häufig im Rahmen der Trainingsphase von maschinellen Lernmodellen eingesetzt. Das Ziel besteht darin, die Parameter des Modells so anzupassen, dass die Kostenfunktion minimiert wird. Je geringer der Wert der Kostenfunktion, desto besser passt das Modell die Trainingsdaten.
Einige gängige Beispiele für Kostenfunktionen sind die mittlere quadratische Abweichung (Mean Squared Error, MSE) für Regressionsaufgaben und die Kreuzentropie (Cross-Entropy) für Klassifikationsprobleme. Die Wahl der geeigneten Kostenfunktion hängt von der Art des Problems ab, das gelöst werden soll.
Während des Trainingsprozesses wird die Kostenfunktion verwendet, um die Gradienten der Verluste bezüglich der Modellparameter zu berechnen. Diese Gradienten dienen als Richtung für die Optimierungsalgorithmen, wie beispielsweise dem Gradientenabstieg (Gradient Descent), um die Parameter anzupassen und das Modell zu verbessern.
Insgesamt ist die Kostenfunktion ein unverzichtbares Werkzeug im maschinellen Lernen, da sie die Grundlage für die Bewertung und Optimierung von Vorhersagemodellen bildet. Ohne eine angemessene Kostenfunktion wäre es nicht möglich, die Leistungsfähigkeit eines Modells zu messen und kontinuierlich zu verbessern.