Compreendendo as funções sigmóides no aprendizado de máquina

Sigmóide é uma função matemática que mapeia qualquer número de valor real para um valor entre 0 e 1. É frequentemente usado em modelos de aprendizado de máquina, especialmente no contexto de regressão logística, onde é usado para modelar a probabilidade de um evento ocorrer dado alguns recursos de entrada. A função é definida como:

sigmóide(x) = 1 / (1 + exp(-x))

onde exp é a 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 0 e 1, sim e não, etc.

Sigmoidalmente significa simplesmente algo que está relacionado ou usa a função sigmóide. No contexto do aprendizado de máquina, um modelo que usa a função sigmóide para prever um resultado binário é considerado treinado sigmoidalmente.