El aprendizaje automático juega un papel clave en la síntesis de la arquitectura basada en datos mediante el análisis de grandes cantidades de datos para extraer patrones e información, y luego usar estos patrones e información para informar el diseño de nuevas arquitecturas. A través de algoritmos de aprendizaje automático, la síntesis de arquitectura basada en datos puede identificar posibles soluciones de diseño, optimizar diseños en función de las métricas y restricciones de rendimiento, y mejorar continuamente la arquitectura en función de los comentarios de los datos de uso. El aprendizaje automático también puede automatizar el proceso de toma de decisiones de diseño, lo que permite a los diseñadores iterar rápidamente a través de variaciones de diseño y evaluar el rendimiento de cada diseño. En general, la síntesis de arquitectura basada en datos con aprendizaje automático permite a los diseñadores crear sistemas más eficientes, efectivos y escalables que satisfagan las necesidades de los usuarios y las partes interesadas.
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