人工智能提升危货运输安全性

此类别中有很多产品。有类似AWS Glue，Stitch和FiveTran的产品。

AWS Glue是基于云的现代ETL解决方案的一个很好的例子。这使开发人员只需单击几下即可设置作业，并设置参数。这可以使数据科学家无需太多代码即可移动和转换数据。

作为AWS一部分的Glue可以轻松地与其他服务集成，例如S3，RDS和Redshift。这使得在AWS上开发数据管道变得非常容易和直观。但是，AWS Glue有一个主要警告。与许多其他无代码/低代码选项不同，它是为在AWS上运行而开发的。这意味着，如果您突然决定切换到其他云提供商，则可能仅从Glue切换到其他解决方案就不得不花费大量时间和金钱。

最后，这是您的团队在开发ETL之前应考虑的重要考虑因素。

数据虚拟化

数据虚拟化是一种允许用户访问来自多个数据源，数据结构和第三方提供程序的数据的方法。它实质上创建了一个单层，无论使用哪种技术存储底层数据，最终用户都将可以通过单点访问它。

总体而言，当您的团队需要快速访问数据时，数据虚拟化具有许多优势。以下是一些数据虚拟化如何使您的团队受益的示例。

优点：

• 允许数据科学家混合来自多个数据库的数据
• 管理安全性和访问管理
• 实时或近实时数据

缺点：

• 高学习曲线
• 需要管理员来管理
• 仍然需要用户考虑设计和数据流

产品实例：
 

上图中，蓝线表示直线单元(ReLU)，而绿线是ReLU的变体，称为Softplus。ReLU的其他变体包括LeakyReLU、ELU、SiLU等，用于提高某些任务的性能。

本文只考虑直线单元(ReLU)。因为默认情况下，它仍然是执行大多数深度学习任务最常用的激活函数。在用于特定目的时，其变体可能有轻微的优势。

在2000年， Hahnloser等人首次将具有很强的生物学动机和数学证明的激活函数引入到一个动态网络。相比于2011年之前广泛使用的激活函数，如logistic sigmoid(灵感来自于概率理论和logistic回归)及其更实用的tanh(对应函数双曲正切)相比，这首次证明了该函数能够更好地训练更深层次的网络。

截止2017年，整流器是深度神经网络中最受欢迎的激活函数。采用整流器的单元也称为整流线性单元(ReLU)。

RELU的最大问题是在点0处是不可微。而研究人员倾向于使用sigmoid和tanh这种可微函数。但是在0点可微毕竟是特殊情况，所以到目前为止，ReLU还是深度学习的最佳激活功能，需要的计算量是非常小，计算速度却很快。

（编辑：周口站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!