1. Neurale netwerken: Neurale netwerken zijn computeralgoritmen die zijn gemodelleerd naar de structuur en functie van het menselijk brein. Deze netwerken worden gebruikt bij architecturale integratie om patronen te herkennen en relaties tussen gegevens te identificeren.
2. Diep leren: diep leren is een subset van machine learning waarbij gebruik wordt gemaakt van kunstmatige neurale netwerken met meerdere lagen. Deep learning-algoritmen kunnen complexe patronen en structuren leren herkennen, wat het nuttig maakt voor toepassingen zoals beeldherkenning in architectonisch ontwerp.
3. Ondersteuning van vectormachines (SVM's): SVM's zijn een algoritme voor machine learning dat vaak wordt gebruikt voor classificatie- en regressieanalyse. Bij architecturale integratie kunnen SVM's worden gebruikt om de verwachte prestaties van een gebouw te voorspellen op basis van ontwerpparameters, zoals energieverbruik of binnenluchtkwaliteit.
4. Beslisbomen: Beslisbomen zijn een techniek voor machinaal leren die wordt gebruikt voor besluitvorming. Ze werken door een complex probleem op te splitsen in een reeks eenvoudigere beslissingen totdat er een conclusie is bereikt. In de architectuur kunnen beslisbomen worden gebruikt om gebouwontwerpen te optimaliseren op basis van factoren als gebruikerscomfort, energie-efficiëntie en duurzaamheid.
5. Willekeurige forests: Willekeurige forests zijn een type machine learning-algoritme dat meerdere beslissingsbomen combineert om nauwkeurigere en betrouwbaardere voorspellingen te genereren. In de architectuur kunnen willekeurige forests worden gebruikt om bouwontwerpen te optimaliseren door de prestaties van verschillende ontwerpkeuzes in verschillende scenario's en omstandigheden te voorspellen.
6. Clustering: Clustering is een techniek voor machinaal leren die wordt gebruikt om vergelijkbare gegevenspunten te groeperen op basis van hun kenmerken. In architectuur kan clustering worden gebruikt om patronen en trends in prestatiegegevens van gebouwen te identificeren, die ontwerpbeslissingen en optimalisatiestrategieën kunnen ondersteunen.
Publicatie datum: