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数据可视化的世界在不断发展，如果您正在阅读本文，则可能是由于以下两个原因之一，您的项目需要一个可视化库，或者您对自2020年以来在可视化库方面发生的变化感到好奇，无论哪种方式。

毫无疑问，大数据和分析的使用对帮助数据科学家得出基于事实的假设产生了巨大影响，数据驱动的决策是将决策基于数据分析而不是纯粹凭直觉进行的实践的业务，正如高级管理人员继续在以数据为依据的决策与直觉之间取得平衡一样，对于数据科学家而言，避免过度依赖数据也很重要，在某种程度上，必须对终做出的决定应用判断力和理性。

分割是确定图像中对象的边界和区域的过程，我们人类无需有意识的努力即可执行分割，但这仍然是机器学习系统面临的主要挑战，这对于必须交互和导航现实世界的移动机器人，自动驾驶汽车和其他人工智能系统的功能至关重要，直到近，分段仍需要大型的计算密集型神经网络，这使得在没有连接到云服务器的情况下很难运行这些深度学习模型。

围绕人工智能的含糊之处是众多。AI的大多数企业声明都只是机器学习的应用。尽管此技术涉及监督学习，无监督学习和强化学习，但对这些术语及其在整个企业中的使用的误解仍然很多。

数字经济成为世界的主要经济形态之一，成为推动经济社会发展的重要动力！