Compreendendo as funções sigmoidais no aprendizado de máquina

O termo "sigmoidal" refere-se a um tipo de função matemática que mapeia qualquer número real para um valor entre 0 e 1. Este tipo de função é frequentemente usado em aprendizado de máquina, particularmente no contexto de regressão logística, onde é usado para modelar a probabilidade de um evento ocorrer dados alguns recursos de entrada.

O exemplo mais comum de uma função sigmoidal é a função logística, que é definida como:

sigmóide(x) = 1 / (1 + exp(-x))

onde "exp" é a função exponencial. A função logística mapeia qualquer número real para um valor entre 0 e 1, tornando-o útil para modelar resultados binários, como sucesso ou fracasso, sim ou não, etc.

Outros exemplos de funções sigmoidais incluem a função softmax, que é usada em linguagem natural processamento para normalizar um conjunto de probabilidades para garantir que somam 1, e a função tanh, que é usada em redes neurais para introduzir não linearidade no modelo.

Em geral, funções sigmoidais são úteis quando precisamos modelar um resultado binário que é influenciado por vários recursos de entrada. Eles também podem ser usados para modelar relacionamentos mais complexos entre os recursos de entrada e a variável de saída.