मशीन लर्निंग में सिग्मॉइड फ़ंक्शंस को समझना
सिग्मॉइड एक गणितीय फ़ंक्शन है जो किसी भी वास्तविक-मूल्यवान संख्या को 0 और 1 के बीच के मान पर मैप करता है। इसका उपयोग अक्सर मशीन लर्निंग मॉडल में किया जाता है, विशेष रूप से लॉजिस्टिक रिग्रेशन के संदर्भ में, जहां इसका उपयोग किसी घटना के घटित होने की संभावना को मॉडल करने के लिए किया जाता है। कुछ इनपुट सुविधाएँ. फ़ंक्शन को इस प्रकार परिभाषित किया गया है:
sigmoid(x) = 1 / (1 + exp(-x))
जहां exp घातीय फ़ंक्शन है। सिग्मॉइड फ़ंक्शन में एक एस-आकार का वक्र होता है, जहां आउटपुट 0 से शुरू होता है, पहले धीरे-धीरे बढ़ता है, फिर इनपुट बढ़ने पर और अधिक तेजी से बढ़ता है, 1 पर समतल होने से पहले। यह एस-आकार का वक्र सिग्मॉइड को बाइनरी परिणामों को मॉडल करने की अनुमति देता है, जैसे जैसे कि 0 और 1, हाँ और नहीं, आदि।
सिग्मॉइडली का सीधा सा अर्थ है कुछ ऐसा जो सिग्मॉइड फ़ंक्शन से संबंधित है या उसका उपयोग करता है। मशीन लर्निंग के संदर्भ में, एक मॉडल जो बाइनरी परिणाम की भविष्यवाणी करने के लिए सिग्मॉइड फ़ंक्शन का उपयोग करता है उसे सिग्मॉइडली प्रशिक्षित कहा जाता है।
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