Was ist die Sigmoid Funktion?
Die Sigmoid-Funktion wird auch als S-Kurve bezeichnet:
Die visuelle Darstellung der Kurve zeichnet sich durch einen exponentiellen Anstieg einer Variablen aus, der dann linear und schließlich asymptotisch wird. Das Ganze bildet dann eine Art S. Daher auch der Name der Sigmoidfunktion.
Was ist die Sigmoid-Funktion?
Die Sigmoid-Funktion wird auch als S-Kurve bezeichnet:
Die visuelle Darstellung der Kurve zeichnet sich durch einen exponentiellen Anstieg einer Variablen aus, der dann linear und schließlich asymptotisch wird. Das Ganze bildet dann eine Art S. Daher auch der Name der Sigmoidfunktion.
Welche Phasen hat die Sigmoid-Kurve?
Die S-Kurve zeichnet sich visuell durch vier ausgeprägte Phasen aus. Hier sind sie.
Die Verschiebungsphase
In der ersten Phase wächst die Kurve relativ langsam. Dies ist die Latenzzeit.
Dies kann z. B. bei der Marktforschung für die Einführung eines neuen Produkts beobachtet werden. Denn anfangs trauen sich nur wenige Käufer, ein noch unbekanntes Produkt zu erwerben.
Die exponentielle Phase
Nach und nach beginnt die Kurve zu steigen, bis sie ein exponentielles Wachstum erreicht.
Auch hier findet sich dieser Kurventyp in der Marktforschung wieder. Erst wenn die ersten Käufer das Produkt oder die Dienstleistung getestet haben, ist die Mehrheit der Verbraucher bereit, sich darauf einzulassen.
Der Schneeballeffekt wird in Gang gesetzt. Durch Kundenzufriedenheit und Mund-zu-Mund-Propaganda kann eine Organisation immer mehr neue Kunden gewinnen. Dadurch kann sie von einem exponentiellen Wachstum profitieren.
Die Übergangsphase
Nach dem exponentiellen Wachstum kommt es bei der Sigmoid-Funktion zu einer Übergangsphase, in der sich die Kurve verlangsamt, leicht ansteigt oder abfällt. In dieser Zeit sind geringe Schwankungen zu verzeichnen.
Im Rahmen unserer Marktforschung betrifft dies den Zeitraum, in dem die Mehrheit der potenziellen Kunden bereits angesprochen wurde. Hier bleiben nicht mehr viele neue Leads/Interessenten übrig. Und parallel dazu können die ersten unzufriedenen Kunden auftauchen. Dies kann zu einer Verlangsamung oder sogar zu einem Rückgang der Verkäufe führen. Aber das ist kein Automatismus.ire
Das Plateau-Stadion
Und schließlich stabilisiert sich die Sigmoid-Kurve vollständig, bis sie wie ein Plateau aussieht. Alle Werte bleiben mehr oder weniger gleich.
In der Geschäftswelt betrifft dies bereits etablierte Unternehmen, die einen stabilen Kundenstamm aufgebaut haben.
Gut zu wissen: Über die Marktforschung hinaus lässt sich die Sigmoid-Funktion in einer Vielzahl von Fällen beobachten, z. B. bei Ansteckungen, die sich zu einer Epidemie entwickeln (Covid-Krise), bei der Größe oder dem Gewicht einer Person im Laufe ihres Lebens und nicht zuletzt bei neuronalen Netzwerken.
Was ist die Verbindung zwischen Sigmoid-Funktion und maschinellem Lernen?
Die Sigmoid-Funktion wird sehr häufig für neuronale Netze verwendet. Sie fungiert dann als Aktivierungsfunktion. Genauer gesagt ermöglicht sie es dem Netz, ein Ergebnis aus den verfügbaren Daten zu erzeugen.
Wenn die Eingabedaten in das neuronale Netz einfließen, wendet jedes Neuron eine Transformation an. Dadurch können sie ein neues Ergebnis produzieren.
Bei der Sigmoid-Funktion ist das Ergebnis jedoch nichtlinear. Das bedeutet, dass die räumliche Darstellung der Daten verändert wird.
Mit anderen Worten: Das neuronale Netz ist in der Lage, die Daten aus verschiedenen Blickwinkeln zu untersuchen. Diese verschiedenen Perspektiven ermöglichen es, die Daten und ihre Bedeutung besser zu verstehen und das relevanteste Ergebnis zu erzielen.
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Wie viele mathematische und statistische Formeln ist auch die Sigmoid-Funktion bei der Erstellung von Modellen für das maschinelle Lernen unverzichtbar. Es reicht jedoch nicht aus, Mathematik zu beherrschen, um neuronale Netze zu entwerfen und zu nutzen. Zusätzlich sollte man sich auch mit Programmiersprachen, Machine Learning, Deep Learning, Data Engineering usw. auskennen. Um all diese Disziplinen zu erlernen, gibt es eine Ausbildung bei Datascientest.
