Η μηχανική μάθηση διαδραματίζει βασικό ρόλο στη σύνθεση αρχιτεκτονικής που βασίζεται σε δεδομένα αναλύοντας μεγάλες ποσότητες δεδομένων για την εξαγωγή μοτίβων και γνώσεων και στη συνέχεια χρησιμοποιώντας αυτά τα μοτίβα και γνώσεις για την ενημέρωση του σχεδιασμού νέων αρχιτεκτονικών. Μέσω αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, η σύνθεση αρχιτεκτονικής βάσει δεδομένων μπορεί να εντοπίσει πιθανές σχεδιαστικές λύσεις, να βελτιστοποιήσει σχέδια με βάση μετρήσεις απόδοσης και περιορισμούς και να βελτιώσει συνεχώς την αρχιτεκτονική με βάση τα σχόλια από τα δεδομένα χρήσης. Η μηχανική μάθηση μπορεί επίσης να αυτοματοποιήσει τη διαδικασία λήψης αποφάσεων σχεδιασμού, επιτρέποντας στους σχεδιαστές να επαναλάβουν γρήγορα τις παραλλαγές του σχεδιασμού και να αξιολογήσουν την απόδοση κάθε σχεδίου. Συνολικά, η σύνθεση αρχιτεκτονικής βάσει δεδομένων με μηχανική μάθηση επιτρέπει στους σχεδιαστές να δημιουργούν πιο αποδοτικά, αποτελεσματικά και επεκτάσιμα συστήματα που ανταποκρίνονται στις ανάγκες των χρηστών και των ενδιαφερομένων.
Ημερομηνία έκδοσης: