Comprensione della funzione sigmoide nell'apprendimento automatico

La funzione sigmoide, nota anche come funzione logistica, mappa qualsiasi numero a valori reali su un valore compreso tra 0 e 1. È definita come:

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

dove exp è il funzione esponenziale. La funzione sigmoide ha una curva a forma di S, dove l'output inizia a 0, aumenta inizialmente lentamente, poi più rapidamente all'aumentare dell'input, prima di stabilizzarsi a 1. Questa curva a forma di S consente al sigmoide di modellare risultati binari, come come successo o fallimento, sì o no, ecc.

La funzione sigmoide ha molte applicazioni nell'apprendimento automatico, in particolare nella regressione logistica, dove viene utilizzata per modellare la probabilità di un risultato binario in base a una o più variabili predittive. Viene utilizzato anche nelle reti neurali, dove viene utilizzato per introdurre la non linearità nel modello e per aiutare il modello ad apprendere relazioni più complesse tra input e output.