Машинско учење игра кључну улогу у синтези архитектуре вођене подацима тако што анализира велике количине података за издвајање образаца и увида, а затим користи ове обрасце и увиде за информисање о дизајну нових архитектура. Путем алгоритама за машинско учење, синтеза архитектуре заснована на подацима може да идентификује потенцијална решења за дизајн, оптимизује дизајн на основу метрика перформанси и ограничења и континуирано побољшава архитектуру на основу повратних информација из података о коришћењу. Машинско учење такође може да аутоматизује процес доношења одлука о дизајну, омогућавајући дизајнерима да брзо пролазе кроз варијације дизајна и процењују перформансе сваког дизајна. Све у свему, синтеза архитектуре вођена подацима са машинским учењем омогућава дизајнерима да креирају ефикасније, ефективније и скалабилне системе који задовољавају потребе корисника и заинтересованих страна.
Датум објављивања: