Memahami Fungsi Sigmoidal dalam Pembelajaran Mesin

Istilah "sigmoidal" mengacu pada jenis fungsi matematika yang memetakan bilangan real apa pun ke nilai antara 0 dan 1. Jenis fungsi ini sering digunakan dalam pembelajaran mesin, khususnya dalam konteks regresi logistik, yang digunakan untuk memodelkan probabilitas suatu peristiwa terjadi dengan beberapa fitur masukan.

Contoh paling umum dari fungsi sigmoidal adalah fungsi logistik, yang didefinisikan sebagai:

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

di mana "exp" adalah fungsi eksponensial. Fungsi logistik memetakan bilangan real apa pun ke nilai antara 0 dan 1, sehingga berguna untuk memodelkan hasil biner seperti keberhasilan atau kegagalan, ya atau tidak, dll.

Contoh lain dari fungsi sigmoidal mencakup fungsi softmax, yang digunakan dalam bahasa alami pemrosesan untuk menormalkan serangkaian probabilitas untuk memastikan jumlahnya berjumlah 1, dan fungsi tanh, yang digunakan dalam jaringan saraf untuk memperkenalkan non-linearitas ke dalam model.

Secara umum, fungsi sigmoidal berguna ketika kita perlu memodelkan hasil biner yang dipengaruhi oleh beberapa fitur masukan. Mereka juga dapat digunakan untuk memodelkan hubungan yang lebih kompleks antara fitur masukan dan variabel keluaran.