Eine mathematische Funktion im maschinellen Lernen, die den Fehler oder die Abweichung ("Kosten" oder "Verlust") zwischen den Vorhersagen des Modells und den tatsächlichen Werten in den Trainingsdaten quantifiziert. Ziel des Trainings ist die Minimierung dieser Funktion.