Înțelegerea funcției sigmoide în învățarea automată

Funcția sigmoid, cunoscută și sub numele de funcție logistică, mapează orice număr cu valoare reală la o valoare între 0 și 1. Este definită ca:

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

unde exp este functie exponentiala. Funcția sigmoidului are o curbă în formă de S, unde ieșirea începe la 0, crește lent la început, apoi mai rapid pe măsură ce intrarea crește, înainte de a se nivela la 1. Această curbă în formă de S permite sigmoidului să modeleze rezultate binare, cum ar fi ca succes sau eșec, da sau nu, etc.

Funcția sigmoidă are multe aplicații în învățarea automată, în special în regresia logistică, unde este folosită pentru a modela probabilitatea unui rezultat binar pe baza uneia sau mai multor variabile predictoare. De asemenea, este folosit în rețelele neuronale, unde este folosit pentru a introduce neliniaritatea în model și pentru a ajuta modelul să învețe relații mai complexe între intrări și ieșiri.