Comprendre la fonction sigmoïde dans l'apprentissage automatique

La fonction sigmoïde, également connue sous le nom de fonction logistique, mappe tout nombre à valeur réelle à une valeur comprise entre 0 et 1. Elle est définie comme :

sigmoïde(x) = 1 / (1 + exp(-x))

où exp est le fonction exponentielle. La fonction sigmoïde a une courbe en forme de S, où la sortie commence à 0, augmente lentement au début, puis plus rapidement à mesure que l'entrée augmente, avant de se stabiliser à 1. Cette courbe en forme de S permet à la sigmoïde de modéliser des résultats binaires, tels que comme succès ou échec, oui ou non, etc.

La fonction sigmoïde a de nombreuses applications en apprentissage automatique, notamment en régression logistique, où elle est utilisée pour modéliser la probabilité d'un résultat binaire en fonction d'une ou plusieurs variables prédictives. Il est également utilisé dans les réseaux de neurones, où il est utilisé pour introduire de la non-linéarité dans le modèle et pour aider le modèle à apprendre des relations plus complexes entre les entrées et les sorties.