Параметарски дизајн и машинско учење су два различита концепта, али се могу повезати у контексту одређених апликација.
Параметарски дизајн се односи на употребу параметара или променљивих за креирање и манипулисање дизајном или моделима. Омогућава дизајнерима да креирају варијације дизајна променом ових параметара. Односи између параметара и резултујућег дизајна дефинисани су математичким једначинама или алгоритмима.
С друге стране, машинско учење је подскуп вештачке интелигенције која се фокусира на развој алгоритама и модела који омогућавају рачунарима да уче и доносе предвиђања или одлуке без експлицитног програмирања. То укључује обуку модела машинског учења на скупу података и коришћење овог модела за предвиђање или доношење одлука о новим, невидљивим подацима.
У одређеним апликацијама, параметарски дизајн се може побољшати или допунити техникама машинског учења. На пример, алгоритми машинског учења се могу користити за учење односа између параметара дизајна и специфичних исхода или циљева. Обучавањем модела машинског учења на скупу података примера параметарског дизајна, он може научити да предвиди оптималне вредности параметара за жељени исход. Ово може помоћи дизајнерима у аутоматском генерисању дизајна који испуњавају специфичне критеријуме или циљеве.
Укратко, параметарски дизајн и машинско учење могу бити повезани када се машинско учење користи за учење односа између параметара дизајна и исхода, чиме се побољшава или проширује процес параметарског дизајна.
Датум објављивања: