Comprendre les fonctions sigmoïdes dans l'apprentissage automatique

Sigmoïde est une fonction mathématique qui mappe n'importe quel nombre à valeur réelle à une valeur comprise entre 0 et 1. Elle est souvent utilisée dans les modèles d'apprentissage automatique, en particulier dans le contexte de la régression logistique, où elle est utilisée pour modéliser la probabilité qu'un événement se produise étant donné certaines fonctionnalités d'entrée. La fonction est définie comme :

sigmoïde(x) = 1 / (1 + exp(-x))

où exp est la 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 0 et 1, oui et non, etc.

Sigmoïde signifie simplement quelque chose qui est lié à ou utilise la fonction sigmoïde. Dans le contexte de l’apprentissage automatique, un modèle qui utilise la fonction sigmoïde pour prédire un résultat binaire est dit formé de manière sigmoïde.