Memahami Fungsi Sigmoidal dalam Pembelajaran Mesin

Istilah "sigmoidal" merujuk kepada jenis fungsi matematik yang memetakan sebarang nombor nyata kepada nilai antara 0 dan 1. Fungsi jenis ini sering digunakan dalam pembelajaran mesin, terutamanya dalam konteks regresi logistik, di mana ia digunakan untuk memodelkan kebarangkalian kejadian berlaku diberikan beberapa ciri input.

Contoh fungsi sigmoid yang paling biasa ialah fungsi logistik, yang ditakrifkan sebagai:

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

dimana "exp" ialah fungsi eksponen. Fungsi logistik memetakan sebarang nombor nyata kepada nilai antara 0 dan 1, menjadikannya berguna untuk memodelkan hasil binari seperti kejayaan atau kegagalan, ya atau tidak, dsb.

Contoh lain fungsi sigmoid termasuk fungsi softmax, yang digunakan dalam bahasa semula jadi pemprosesan untuk menormalkan set kebarangkalian untuk memastikan ia menambah sehingga 1, dan fungsi tanh, yang digunakan dalam rangkaian saraf untuk memperkenalkan bukan linear ke dalam model.

Secara amnya, fungsi sigmoid berguna apabila kita perlu memodelkan hasil binari yang dipengaruhi oleh pelbagai ciri input. Ia juga boleh digunakan untuk memodelkan hubungan yang lebih kompleks antara ciri input dan pembolehubah output.