target function dalam machine learning adalah metode untuk menyelesaikan masalah yang dicari oleh AI melalui algoritma berdasarkan data latihannya. Setelah algoritma menemukan fungsi targetnya, fungsi ini bisa digunakan untuk memprediksi hasil (analisis prediktif). Fungsi ini kemudian bisa diterapkan untuk menemukan output dari masalah nyata, di mana outputnya tidak disertakan seperti dalam data latih.
Pada dasarnya, fungsi target adalah rumus yang dipakai oleh algoritma untuk menghitung prediksi dari suatu data. Mirip seperti aljabar, saat melatih AI, seringkali kita mencari variabel dari solusinya dengan cara terbalik. Fungsi ini didefinisikan sebagai f, yang diterapkan pada input (I) untuk menghasilkan output (O), sehingga O= f(I).
Dengan menganalisis sejumlah besar data terkait suatu masalah, AI bisa memahami aturan-aturan yang sebelumnya tidak didefinisikan dengan mendeteksi pola yang konsisten dalam data. Dari pengamatan tersebut, AI bisa menyusun aturan tentang cara kerja suatu sistem dan menerapkannya pada data baru yang belum memiliki output dengan menggunakan fungsi yang sebelumnya tidak diketahui.