1. Неуронске мреже: Неуронске мреже су компјутерски алгоритми по узору на структуру и функцију људског мозга. Ове мреже се користе у архитектонској интеграцији за препознавање образаца и идентификацију односа између података.
2. Дубоко учење: Дубоко учење је подскуп машинског учења који укључује употребу вештачких неуронских мрежа са више слојева. Алгоритми дубоког учења могу научити да препознају сложене обрасце и структуре, што га чини корисним за апликације као што је препознавање слика у архитектонском дизајну.
3. Машине са векторима подршке (СВМ): СВМ су алгоритам за машинско учење који се обично користи за класификацију и регресиону анализу. У архитектонској интеграцији, СВМ-ови се могу користити за предвиђање очекиваних перформанси зграде на основу пројектних параметара, као што су потрошња енергије или квалитет ваздуха у затвореном простору.
4. Стабла одлучивања: Стабла одлучивања су техника машинског учења која се користи за доношење одлука. Они раде тако што разлажу сложен проблем на низ једноставнијих одлука док се не донесе закључак. У архитектури, стабла одлучивања се могу користити за оптимизацију дизајна зграда на основу фактора као што су удобност станара, енергетска ефикасност и одрживост.
5. Случајне шуме: Случајне шуме су тип алгоритма за машинско учење који комбинује више стабала одлучивања како би се генерисала тачнија и поузданија предвиђања. У архитектури, насумичне шуме се могу користити за оптимизацију дизајна зграда предвиђањем перформанси различитих дизајнерских избора у различитим сценаријима и условима.
6. Груписање: Груписање је техника машинског учења која се користи за груписање сличних тачака података на основу њихових карактеристика. У архитектури, груписање се може користити да помогне у идентификацији образаца и трендова у подацима о перформансама изградње, што може да пружи информације о одлукама о дизајну и стратегијама оптимизације.
Датум објављивања: