Descripción: La activación logística es una función matemática utilizada en el ámbito del aprendizaje automático y las redes neuronales, que transforma una entrada en un valor entre 0 y 1. Esta función se define mediante la fórmula f(x) = 1 / (1 + e^(-x)), donde ‘e’ es la base del logaritmo natural. Su principal característica es que permite modelar probabilidades, lo que la convierte en una opción ideal para problemas de clasificación binaria. La activación logística es especialmente útil porque su forma sigmoidea asegura que los valores de salida se mantengan dentro de un rango específico, lo que facilita la interpretación de los resultados como probabilidades. Además, su derivada es sencilla de calcular, lo que la hace adecuada para el proceso de retropropagación en el entrenamiento de redes neuronales. A lo largo del tiempo, ha demostrado ser efectiva en diversas aplicaciones, desde la predicción de resultados en modelos estadísticos hasta su implementación en redes neuronales. Su relevancia en el campo del aprendizaje automático radica en su capacidad para ayudar a los modelos a aprender patrones complejos en los datos, lo que la convierte en una herramienta fundamental en la construcción de modelos predictivos.
