Compreendendo a função sigmóide no aprendizado de máquina

A função sigmóide, também conhecida como função logística, mapeia qualquer número de valor real para um valor entre 0 e 1. É definida como:

sigmóide(x) = 1 / (1 + exp(-x))

onde exp é o função exponencial. A função sigmóide tem uma curva em forma de S, onde a saída começa em 0, aumenta lentamente no início, depois mais rapidamente à medida que a entrada aumenta, antes de se nivelar em 1. Esta curva em forma de S permite que o sigmóide modele resultados binários, como como sucesso ou fracasso, sim ou não, etc.

A função sigmóide tem muitas aplicações em aprendizado de máquina, particularmente em regressão logística, onde é usada para modelar a probabilidade de um resultado binário com base em uma ou mais variáveis preditoras. Também é usado em redes neurais, onde é usado para introduzir não linearidade no modelo e para ajudar o modelo a aprender relações mais complexas entre as entradas e saídas.