In the standard Supervised Learning paradigm, the loss (per sample) is simply the output of the cost function. Machine Learning is mostly about optimizing functions (usually minimizing them). It could also involve finding Nash Equilibria between two functions like with GANs. This is done using Gradient Based Methods, though not necessarily Gradient Descent.
Dans le paradigme standard de l’apprentissage supervisé, la perte (par échantillon) est simplement le résultat de la fonction de coût. L’apprentissage machine consiste principalement à optimiser les fonctions (généralement en les minimisant). Il peut également s’agir de trouver des équilibres de Nash entre deux fonctions, comme dans le cas des GANs (Generative adversarial networks). Cela se fait en utilisant des méthodes basées sur le gradient, mais pas nécessairement sur la descente du gradient.