ในฐานะโมเดลภาษา AI ฉันไม่มีประสบการณ์ ความคิดเห็น ความเชื่อ หรือความชอบส่วนตัว อย่างไรก็ตาม ฉันสามารถให้ข้อมูลทั่วไปเกี่ยวกับหัวข้อนี้ได้
สถาปนิกอุตสาหกรรมสามารถตอบสนองความต้องการของแมชชีนเลิร์นนิงในการปรับปรุงคุณภาพเชิงคาดการณ์ในการสร้างเกณฑ์มาตรฐานประสิทธิภาพพลังงานในการออกแบบด้วยวิธีต่อไปนี้: 1.
การรวมเซ็นเซอร์: สถาปนิกอุตสาหกรรมสามารถรวมเซ็นเซอร์ต่างๆ ในการออกแบบอาคารเพื่อรวบรวมข้อมูลการใช้พลังงานและประสิทธิภาพ . ข้อมูลที่รวบรวมโดยเซ็นเซอร์เหล่านี้สามารถใช้ในการฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่สามารถคาดการณ์การใช้พลังงานและระบุจุดที่ต้องปรับปรุง
2. การสร้างแบบจำลองข้อมูลที่ปรับแต่งได้: สถาปนิกอุตสาหกรรมสามารถออกแบบอาคารที่สถาปัตยกรรมของการสร้างแบบจำลองข้อมูลสามารถปรับแต่งตามความต้องการเฉพาะของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งจะช่วยให้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงมีความแม่นยำและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการทำนายการใช้พลังงาน
3. เครื่องมือจำลองอาคาร: สถาปนิกอุตสาหกรรมสามารถใช้เครื่องมือจำลองอาคารเพื่อทดสอบและเพิ่มประสิทธิภาพการออกแบบอาคารสำหรับการใช้พลังงาน เครื่องมือจำลองเหล่านี้สามารถใช้ร่วมกับอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานได้
4. การใช้เทคโนโลยีคลาวด์: สถาปนิกอุตสาหกรรมสามารถใช้เทคโนโลยีคลาวด์เพื่อจัดเก็บข้อมูลที่รวบรวมโดยเซ็นเซอร์และเรียกใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งจะช่วยให้วิเคราะห์ข้อมูลจากอาคารหลายหลังในพอร์ตโฟลิโอ และสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น
โดยรวมแล้ว สถาปนิกอุตสาหกรรมจำเป็นต้องทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญด้านแมชชีนเลิร์นนิงและการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อออกแบบระบบการวัดประสิทธิภาพอาคารที่รวมการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างมีประสิทธิภาพ
วันที่เผยแพร่: