Makine Öğreniminde Sigmoid Fonksiyonunu Anlamak

Lojistik fonksiyon olarak da bilinen sigmoid fonksiyonu, gerçek değerli herhangi bir sayıyı 0 ile 1 arasındaki bir değere eşler. Şu şekilde tanımlanır:

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

burada exp, üstel fonksiyon. Sigmoid fonksiyonu S-şekilli bir eğriye sahiptir; burada çıktı 0'da başlar, önce yavaş yavaş artar, ardından giriş arttıkça daha hızlı bir şekilde 1'e sabitlenir. Bu S-şekilli eğri sigmoid'in aşağıdaki gibi ikili sonuçları modellemesine olanak tanır: başarı veya başarısızlık, evet veya hayır vb. olarak.

Sigmoid fonksiyonunun makine öğrenmesinde, özellikle de bir veya daha fazla tahmin değişkenine dayalı ikili sonucun olasılığını modellemek için kullanıldığı lojistik regresyonda birçok uygulaması vardır. Aynı zamanda sinir ağlarında da kullanılır; burada modele doğrusal olmamayı dahil etmek ve modelin girdiler ve çıktılar arasındaki daha karmaşık ilişkileri öğrenmesine yardımcı olmak için kullanılır.