Comprender la función sigmoidea en el aprendizaje automático

La función sigmoidea, también conocida como función logística, asigna cualquier número de valor real a un valor entre 0 y 1. Se define como:

sigmoide(x) = 1 / (1 + exp(-x))

donde exp es el funcion exponencial. La función sigmoidea tiene una curva en forma de S, donde la salida comienza en 0, aumenta lentamente al principio y luego más rápidamente a medida que aumenta la entrada, antes de estabilizarse en 1. Esta curva en forma de S permite que la función sigmoide modele resultados binarios, como como éxito o fracaso, sí o no, etc.... La función sigmoidea tiene muchas aplicaciones en el aprendizaje automático, particularmente en la regresión logística, donde se utiliza para modelar la probabilidad de un resultado binario basado en una o más variables predictivas. También se utiliza en redes neuronales, donde se utiliza para introducir no linealidad en el modelo y ayudar al modelo a aprender relaciones más complejas entre las entradas y salidas.