学习数据分析对于计算机视觉不是强制性的，但非常有益。计算机视觉涉及处理大型数据集，了解数据分布、清理和预处理可以提高模型性能。
数据分析技能可以帮助您可视化图像数据，识别偏差并有效评估模型输出。例如，分析数据集中的类不平衡可以指导决策，例如使用数据增强来提高准确性。
虽然深度学习可以自动化特征提取的许多方面，但数据分析的基础知识可以增强您在计算机视觉项目中解决问题和优化结果的能力。
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边缘计算是指将数据处理过程尽量靠近数据产生的地方，而不是仅仅依赖于集中式的云服务器。这种方法旨在减少延迟、提高速度，并增强需要实时数据处理的应用程序的性能。在边缘计算中，设备或本地服务器处理数据任务，从而实现更快的响应，并最小化需要来回传输
您如何解决可解释人工智能技术中的偏见？
“可解释人工智能（XAI）通过提供对人工智能模型决策过程的洞察，增强了模型的透明性。XAI的目标是将复杂模型，特别是基于深度学习的模型，分解为易于理解的组成部分。通过采用能够澄清模型输出背后推理的技术，开发者可以更清晰地了解哪些因素影响决策