Машинное обучение играет ключевую роль в синтезе архитектуры на основе данных, анализируя большие объемы данных для извлечения шаблонов и идей, а затем используя эти шаблоны и идеи для разработки новых архитектур. С помощью алгоритмов машинного обучения синтез архитектуры на основе данных может определять потенциальные проектные решения, оптимизировать проекты на основе показателей производительности и ограничений, а также постоянно улучшать архитектуру на основе данных об использовании. Машинное обучение также может автоматизировать процесс принятия проектных решений, позволяя дизайнерам быстро перебирать варианты дизайна и оценивать производительность каждого проекта. В целом, синтез управляемой данными архитектуры с машинным обучением позволяет разработчикам создавать более эффективные, действенные и масштабируемые системы, отвечающие потребностям пользователей и заинтересованных сторон.
Дата публикации: