Sigmoid-funktion ymmärtäminen koneoppimisessa

Sigmoidifunktio, joka tunnetaan myös nimellä logistinen funktio, kartoittaa minkä tahansa reaaliarvoisen luvun arvoon välillä 0 ja 1. Se määritellään seuraavasti:

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

missä exp on eksponentti funktio. Sigmoidifunktiolla on S-muotoinen käyrä, jossa lähtö alkaa 0:sta, kasvaa aluksi hitaasti, sitten nopeammin tulon kasvaessa, ennen kuin tasaantuu arvoon 1. Tämän S-muotoisen käyrän avulla sigmoidi voi mallintaa binäärituloksia, kuten onnistumisena tai epäonnistumisena, kyllä tai ei jne.

Sigmoidifunktiolla on monia sovelluksia koneoppimisessa, erityisesti logistisessa regressiossa, jossa sitä käytetään binäärituloksen todennäköisyyden mallintamiseen yhden tai useamman ennustajamuuttujan perusteella. Sitä käytetään myös neuroverkoissa, joissa sitä käytetään tuomaan malliin epälineaarisuutta ja auttamaan mallia oppimaan monimutkaisempia tulojen ja lähtöjen välisiä suhteita.