Payamvdn/NorthPersian_fa_wiki huggingface dataset:
اپل رکوردز () یک شرکت ضبط موسیقی بریتانیایی است که توسط بیتلز در سال ۱۹۶۸ به عنوان بخشی از اپل کورپس تأسیس شد. در ابتدا به عنوان یک خروجی خلاق برای بیتلز، هم به صورت گروهی و هم به صورت انفرادی، به علاوه مجموعه ای از هنرمندان دیگر از جمله مری هاپکین، در نظر گرفته شد. جیمز تیلور، بدفینگر و بیلی پرستون. در عمل، در اواسط دهه ۱۹۷۰، با انتشار بیتلزهای سابق به عنوان هنرمندان انفرادی، فهرست تحت سلطه قرار گرفت. آلن کلین از سال ۱۹۶۹ تا ۱۹۷۳ این لیبل را مدیریت کرد و سپس توسط نیل آسپینال به نمایندگی از بیتلز و وارثان آنها مدیریت شد. آسپینال در سال ۲۰۰۷ بازنشسته شد و جف جونز جایگزین او شد.
کنستانتان نامی انحصاری برای یک آلیاژ نیکل-مس است که به نام های دیگری نیز مثل یوریکا (Eureka) شناخته شده است. این آلیاژ شامل ۵۵ درصد مس و ۴۵ درصد نیکل است. ویژگی بارز این آلیاژ، ثابت بودن مقاومت ویژه اش در یک بازه دمایی گسترده است به طوریکه تغییراتش نامحسوس است. دیگر آلیاژ مشابه با این آلیاژ، منگانین است. شباهت هایی مانند هم مرتبه بودن چگالی و مقاومت ویژه، بین این دو آلیاژ وجود دارد. دیگر وجه اشتراکشان این است که هردویشان ساخت مدارهایی بادقت بالا را فراهم می کنند به طوریکه با تغییرات قابل توجه دما، تغییرات کمی در مقاومت این سیم ها ایجاد می شود. برای تفاوت می توان اشاره کرد که استحکام کنستانتان بالاتر است درحالیکه نقطه ذوب منگانین بیشتر است. هم چنین برای کاربرد در گستره دمایی پایین منگانین پیشنهاد می شود زیرا کنستانتان به علت درصد نیکل بیشتر هزینه بیشتری دارد. تاریخچه. در ۱۸۸۷، ادوارد وستون فلزاتی را کشف کرد که می توانند ضریب تغییرات مقاومت ویژه منفی داشته باشند به طوریکه در ادامه در آلمان تولید شدند. آلیاژ کنستانتان. از بین تمامی آلیاژهایی که در حسگر سنجش فشار استفاده می شوند، کنستانتان قدیمی ترین، و هنوز، رای
ج ترین آلیاژ مورد استفاده است چرا که روی هم رفته بهترین خواص لازم را دارد. به عنوان مثال، این آلیاژ، حساسیت بالایی به کرنش دارد. مقاومت ویژه آن برای دستیابی به مقاومتی مناسب در ابعاد کوچک به حد کافی هست (Ω·m4.9*10^-7) و ضریب دمایی مقاومت ویژه آن نیز ناچیز است. ویژگی دیگر داشتن عمر خستگی مناسب و چکش خواری کافی برای داشتن توانایی تحمل کرنش بالا هست. از این آلیاژ در تهیه ترموکوپلها نیز استفاده می شود. آلیاژ P. برای اندازه گیری کرنش های بزرگ در مرتبه ۵ درصد و بالاتر، آنیل شده این گونه آلیاژی انتخاب می شود؛ یعنی با عملیات حرارتی مربوطه، آلیاژ بسیار نرم و چکش خوار است و تا مرتبه بیست درصد توان کارسختی دارد. البته باید به خاطر سپرد، تحت سیکل های متناوب بارگذاری، مقاومت ویژه تحت تأثیر قابل توجهی قرار می گیرد؛ بنابراین، برای چرخه های کارسختی، این آلیاژ پیشنهاد نمی شود.
کالدرستون پروداکشنز () زیرمجموعه گروه موسیقی یونیورسال مستقر در لندن است که خروجی موسیقی ضبط شده بیتلز را که در اصل متعلق به ئی ام آی بود، مدیریت می کند. این آثار از سال ۱۹۶۲ تا ۱۹۶۸ بر روی شرکت پارلفون در بریتانیا و توسط کپیتال رکوردز در ایالات متحده منتشر شد. و سپس توسط خود بیتلز توسط زیر مجموعه ئی ام آی، اپل رکوردز از سال ۱۹۶۸ تا ۱۹۷۰ توزیع شد.
قابلیت پرواز () در هوانوردی، قابلیت پرواز معیاری برای سنجش مناسب بودن هواپیما برای پرواز ایمن است. شایستگی پرواز اولیه با گواهی صلاحیت پروازی صادر شده توسط مقام هواپیمایی کشوری در ایالتی که هواپیما در آن ثبت شده است، نشان داده می شود و قابلیت پرواز مداوم با انجام اقدامات تعمیر و نگهداری لازم به دست می آید. صدور گواهینامه بر اساس استانداردهای اعمال شده توسط مقامات هواپیمایی کشوری است. قابلیت همکاری زمانی ارائه می شود که معیارهای ملی استانداردهای سازمان های نظامی و غیرنظامی بین المللی مانند سازمان بین المللی هوانوردی غیرنظامی (ICAO)، آژانس ایمنی هوانوردی اروپا (EASA)، ناتو و آژانس دفاعی اروپا (EDA) را اتخاذ کنند. در ایالات متحده، عنوان ۱۴، کد مقررات فدرال، زیر فصل F، قسمت ۹۱٫۷ آمده است: "الف) هیچ شخصی نمی تواند هواپیما را به پرواز درآورد مگر اینکه هواپیما در شرایط مناسب پرواز باشد. خلبان باید پرواز را در زمانی که شرایط مکانیکی، الکتریکی یا ساختاری غیرقابل قبولی رخ دهد که شایستگی پرواز را به خطر اندازد، متوقف کند.
محمد زمانی مندالی متولد ایران گرگان زاده ۱۹۹۲ است هوش مصنوعی مولد بر روی ساختار الگوریتم های هوش مصنوعی تسلط دارد و می تواند آموزش سازنده به تمام ماشین ها بدهد یادگیری ماشین زیرمجمو عه ای از هوش مصنوعی است که بر الگوریتم ها و مدل های آماری تمرکز دارد و رایانه ها قادر می شوند تا بدون برنامه ریزی توسط کاربر انسانی عملکرد خود را یاد بگیرند و آن را بهبود ببخشند. به عبارت دیگر، یادگیری ماشینی شامل الگوریتم هایی است که الگوها را در داده ها شناسایی می کند و از آن الگوها برای پیش بینی و تصمیم گیری استفاده می کند. هوش مصنوعی. نزدیک به پنجاه سال است که هوش مصنوعی شاخه فعالی برای محققین کامپیوتر و روانشناسی بوده است. هوش مصنوعی علمی است که به تقلید توانایی های ذهنی انسان در رایانه می پردازد. یک سیستم مصنوعی که متشکل از نظام هایی است که رفتاری انسان گونه داشته باشد. علم هوش مصنوعی با تکیه بر دانش و الگو های استدلالی و تجربه انسان شکل گرفته است. هوش مصنوعی ریشه در فسلفه، زبان شناسی، ریاضیات، عصب شناسی، فیزیولوژی، نظریه کنترل، احتمالات و بهینه سازی دارد. به نقل از جان مک کارتی که اولین بار در سال 1956 از واژه هوش مصنوعی اس
تفاده کرد، هوش مصنوعی «دانش و مهندسی ساخت ماشین های هوشمند» تعریف شده است. برای درک بهتر هوش مصنوعی می توان آن را با هوش انسان مقایسه کرد. مغز انسان از میلیاردها رشته عصبی تشکیل شده است و اتصال آن ها به یکدیگر بسیار پیجیده است و توانمندی هایی چون استدلال، رفتار، مقایسه، آفرینش و به کار بستن مفهوم ها دارد. انسان با علم هوش مصنوعی در تلاش است تا شبیه سازی مغز انسان به صورت سخت افزاری و نرم افزاری را به گونه ای انجام دهد تا توانمندی های یاد شده مغز انسان از ماشین ساخته شده سر بزند. هوش مصنوعی به طور کلی در 6 زمینه ( پردازش زبان طبیعی، یادگیری عمیق، شبکه های عصبی، یادگیری ماشین، بینایی کامپیوتری و رایانش ادراکی) تقسیم بندی می شود. ویژگی هایی که هوش مصنوعی باید داشته باشد: یادگیری ماشین در معماری. یادگیری ماشینی امکان یادگیری خودکار و بدون برنامه ریزی صریح را به انسان می دهد. عامل منحصر به فرد مربوط به رویکرد یادگیری ماشینی در طراحی این است که الگوریتم ها برای وظایف خاص برنامه نویسی نشده اند. الگوریتم ها با استفاده از داده های ورودی (معروف به مجموعه آموزش) مدل های ریاضی را ایجاد می کنند و این مدل ها را برای یادگیر
ی روش های صحیح برای پیش بینی نتایج به کار می گیرند. یکی از مهم ترین مزیت های یادگیری ماشینی برای معماران، می تواند توانایی آن در انجام کارهای تکراری باشد؛ فعالیت هایی که خودکار کردن آن ها در حالت عادی به شدت دشوار است. این وظایف وقت گیر و تکراری هستند؛ اما به اندازه ی کافی پیچیده هستند که باعث می شود حل آن ها به قابلیت های حل مسئله ی انسانی نیاز داشته باشد. کاربردهای اصلی یادگیری ماشین در طراحی معماری شامل: کاربردهای مرتبط با تولید طرح عملکردی یا بررسی فضای طراحی در میان بسیاری از کاربردهای دیگر است. ارزیابی محیطی با استفاده از روش یادگیری ماشین برای اولین بار توسط تئودور گالانوس ارائه شد، در حالی که پیشنهاد استفاده از یادگیری ماشین برای کاهش آثار زیست محیطی توسط D'Amico و همکارانش مطرح شد. رویکرد یادگیری ماشین یک روش قابل اعتماد است که می تواند در فرآیند طراحی مورد استفاده قرار گیرد. با این حال، این ابزار هنوز نیاز به بهبود دارد تا بتوان ویژگی های بیشتری مانند: اشکال مختلف ساختمان، مواد ساختمانی مختلف و طرح شهری را در نظر گرفت. آزمایش ها نشان داده اند که یادگیری ماشین می تواند یک ابزار تحقیقاتی مفید برای برر
سی فضای طراحی گسترده در زمینه طراحی معماری پایدار باشد. علاوه بر این، معماران را قادر به طراحی آزاد ساختمان ها با بازخورد فوری اطلاعات می دهد. در حال حاضر، برای استفاده صحیح از قدرت روش یادگیری ماشین به داده های بسیاری نیاز است. با این حال، در آینده نزدیک، با توجه به امکان پلتفرم های تحت وب که مدل های یادگیری ماشین را به اشتراک می گذارند، احتمال استفاده از بازخورد فوری الگوریتم های یادگیری ماشین در کار روزانه وجود دارد. یادگیری ماشینی در معماری به کاربرد تکنیک های هوش مصنوعی (AI) به ویژه الگوریتم های یادگیری ماشین در حوزه معماری اشاره دارد. این شامل استفاده از رایانه برای تجزیه و تحلیل و یادگیری مقادیر زیادی از داده های معماری، مانند طرح های ساختمان، مصالح ساختمانی، و عوامل محیطی، برای ایجاد بینش و تصمیم گیری آگاهانه است. یادگیری ماشینی می تواند به معماران در کارهای مختلف از جمله بهینه سازی طراحی، تجزیه و تحلیل کارایی انرژی، انتخاب مواد و برنامه ریزی ساخت و ساز کمک کند. با استفاده از یادگیری ماشینی، معماران می توانند فرآیندهای طراحی خود را بهبود بخشند، پایداری را بهبود بخشند و ساختمان های کارآمدتر و خلاقانه ت
ر ایجاد کنند. سه شاخه اصلی یادگیری ماشین را می توان به شرح زیر لیست کرد: اول، یادگیری نظارت شده مربوط به الگوریتم های آموزش دیده شده بر روی داده های برچسب خورده است، به این معنی که الگوریتم در لحظه می داند که پیش بینی درست است یا نادرست. دوم، یادگیری بدون نظارت برای پیدا کردن الگوها در داده ها استفاده می شود و چنین الگوریتم هایی اغلب در تجزیه و تحلیل و تولید تصاویر استفاده می شوند. سوم، یادگیری تقویت شده بر اساس روش متفاوت است - الگوریتم به طور پیوسته با دریافت بازخورد در مورد دقت خود، خود را آموزش می دهد. زمینه. تحقیقات اولیه در این حوزه عمدتا بر حوزه های تولید طرح، شناسایی شکل و بررسی و دسته بندی فضایی تمرکز داشت. ساختار Reptile از الگوریتم ژنتیک برای تولید یک ساختار معماری استفاده کرد و بحث فضایی جان گرگو در سال 1996 متمرکز بر توصیف جستجوی هدایت شده، دستور زبان ها، یادگیری، استدلال مبتنی بر مورد، استدلال کیفی، گسترش محدودیت، ظهور، سامانه های تکاملی و شبکه های عصبی بود. پژوهش های بعدی به توسعه تولید طرح و شناسایی ویژگی ها و و ساماندهی فضای طراحی پرداخت که سعی بر ادغام یادگیری ماشینی در فرآیند طراحی داشت. ور
لینگر و هوفمان ایجاد یک محیط پاسخ (فضای راه حل) در طراحی پارامتریک را جایگزین جستجوی هدایت شده کردند. او کاربردی مشخص از الگوریتم ژنتیک را توصیف می کند که با تغییر تعاریف مسئله و تابع هدف کار می کند تا پاسخگوی شرایط متغیر فرآیند طراحی باشد. ساندرز و گرو خاصیت هایی که در حین انجام طراحی ظاهر می شوند بررسی کردند و و از نقشه های خود ساماندهی شده برای تخمین نوآوری و نبوغ یک طرح با دسته بندی راه حل طراحی استفاده کردند. همچنین برای تخمین میزان نوآوری در عملکردی بودن طراحی به دسته بندی راه حل طراحی و عیب یابی و ارزیابی نتیجه پرداختند. امروزه استفاده از یادگیری ماشینی از تحلیل داده های موجود به سمت استفاده از برنامه های کاربردی که جهت افزایش خلافیت کار می کنند در حال تغییر است. رویکرد های جدید برای تولید خلاقانه شبکه های تولید الگو، یادگیری کنجکاوانه، افزایش ظرفیت قدرت محاسباتی و همچنین بلوغ الگوریتم هایی که استفاده رایگان تحت کتابخانه هایی چون Accord.NET, TensorFlow, Keras, Caffe, CNTK دارند بوجود آمده است. Mohammad Zamani فصل مشترک های یادگیری ماشینی با حیطه های مختلف معماری. کاربردهای معماری که فراتر از طراحی هستن
د تعریف شده اند که در حوزه ی اجرایی معماری می توان آن ها را این گونه دسته بندی کرد. حوزه اجرایی پیدایشی 1: تجزیه و تحلیل فضای طراحی - پارامترسازی پیدایشی. فصل مشترک ماشین لرنینگ و طراحی زایا می تواند حالت های متعددی با تمایزسازی و جستجو بوجود بیاورد. با ادغام مدل های پارامتریک و طراحی مولد می توان حجم زیادی از آلترناتیوهای طراحی را بوجود آورد. تعیین و محدود کردن داده های ورودی دامنه توپولوژی و ویژگی های ظهوری فضای طراحی شده را محدود می کند. اما این تطابق بیش از حد پارامترهای توصیفی که برای بهینه سازی طرح ها اعمال می شوند، می تواند اطلاعات مفید موجود برای طراحی را سرکوب و عملا بلا استفاده کند. حوزه اجرایی پیدایشی 2: طراحی – شبیه سازی اتصال کوتاه. فصل مشترک ماشین لرنینگ و شبیه سازی می تواند تمرینی برای رسیدن به درکی از ساختار باشد. ادغام شبیه سازی با چرخه ی کار طراحی محاسباتی منجر به ظهور روش شناختی جدیدی تحت عنوان طراحی مبتنی بر عملکرد شد. امروزه از اپلیکیشن های طراحی زایا که عملکرد و ایستایی سازه را شبیه سازی می کنند، چون Karamba، استفاده می شود که از روش های پیشرفته طراحی است. مانند دیگر شبیه سازی ها این هم
نیازمند دانش و درک بالایی از تاثیر و برهم کنش سازه، مکانیک و ترمودینامیک است. هیچ یک از این حوزه ها معمولا در فرآیند طراحی در نظر گرفته نمی شوند که متعاقبا با عیب ها و تغییرات روبه رو خواهندشد. متخصصان هر یک برای تحلیل این موارد شهودی عمل می کنند، یادگیری ماشینی هم همچون متخصصان این پیش بینی خواسته شده را شبیه سازی می کند. پیش بینی نحوه رفتار سازه، و یا شبیه سازی پیچیده ی دینامیک سیالات محاسباتی (CFD) و پیش بینی الگوهای تداخل باد با استفاده از روش های یادگیری نظارت شده و یا فرم یابی از این حیطه بهره برده است. حوزه اجرایی پیدایشی 3: تجزیه و تحلیل - تعریف توصیفگرها برای یادگیری و طبقه بندی. پروژه های معماری به شکل فزاینده ای مبتنی بر مجموعه ی داده ها و مدل های ناهمگون هستند و ویژگی این اطلاعات این است که قابل خواندن توسط ماشین هستند و بین رشته ای میان چند حوزه مرتبط با ساختمان است که در مدل هایی منفرد آن ها را نشان می دهد. اما ویژگی دیگری که این اطلاعات باید داشته باشند این است که وضوح بالایی داشته باشند تا توسط ماشین قابل درک باشند درحالی که انسان ها خود توانایی تحلیل و درک داده های پیچیده دارند اما در مقیاس م
حدود و کم. اما با یادگیری ماشینی این چالش و محدودیت محاسبات سنتی کنار گذاشته می شود، الگوها و عیب ها در داده ها می یابند و تصمیمات آگانه تری گرفته می شود. یک پیش نیاز برای استفاده از یادگیری ماشینی در حوزه معماری به این شکل، این است که روش های طبقه بندی اطلاعات و داده مختص معماری تولید شده و توسعه داده شوند که این ممکن است باعث شود که کاربران کمتری توانایی کار با این داده ها را داشته باشند. حوزه اجرایی پیدایشی 4: داده های عملیات و عمر - تطبیق رفتار مداوم. این حوزه استفاده از فضا و اشغال آن را پیش بینی و ممکن می سازد. برای مثال Hybrid Sentient Canopy یک ساختار خیمه مانند است که با بازدیدکنندگان با حرکت درونی خود تعامل دارد. برای پشتیبانی این رفتار تعاملی سیستم های گیرنده الکترونیکی که قابلیت تشخیص صدا، نور و ماشین های حسگر توسعه یافته است. حوزه اجرایی پیدایشی 5: ساخت - تطبیق ساخت. فصل مشترک بعدی بین یادگیری ماشینی و ساخت پارادایم نوین طراحی با آگاهی از ساخت است. با استفاده از داده های دیجیتال میتوان بر ساخت کنترل داشت به شکلی که خلا میان طراحی و ساخت پوشش داده شود. آخرین وضعیت جاری در باب طراحی آگاهانه از ساخت
، با ایجاد درکی از این محدودیت ها در طراحی، یک طرح را در محدوده ای تحت عنوان قابل ساخت نگه می دارد. ایجاد ارتباط میان یادگیری ماشینی و ساخت فرصتی برای دوباره اندیشیدن درباره ی ارتباط سری میان اطلاعات طراحی و پروسه ساخت است. این پارادایم جدید بوجود آورنده ی فرآیندهای طراحی و تولید جدیدی است که سطوح بالاتری از انعطاف پذیری، سازگاری و یکپارچگی را در فرآیند ادغام می کند. این اپلیکیشن های یادگیری ماشینی در طول فرآیند طراحی و ساخت اعمال می شود تا اتصال کوتاهی میان فرآیند طراحی و ارزیابی محصولات و مصنوعات بوجود بیاورد و دامنه طراحی را گسترش بدهد. کاربرد یادگیری ماشینی در معماری. از طریق این راهکارها، یادگیری ماشینی و هوش مصنوعی می توانند به معماران در ارتقاء کیفیت، بهینه سازی فرآیندها، و حل چالش های معماری کمک کنند. تجزیه و تحلیل داده: استفاده از الگوریتم ها و مدل های یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده های معماری می تواند در درک بهتر از نیازها و پیچیدگی های پروژه ها کمک کند. پتانسیل مدل های پیش بینی: از مدل های پیش بینی بر اساس یادگیری ماشینی می توان برای تخمین نیازهای انرژی، ترافیک، یا مصرف منابع در طراحی ها اس
تفاده کرد. طراحی معماری با توجه به محیط: الگوریتم های یادگیری ماشینی می توانند با تجزیه و تحلیل داده های محیطی مثل شرایط اقلیمی، ترافیک، و نیازهای محلی، به معماران در طراحی ساختمان ها با توجه به محیط کمک کنند. ساخت مواد و سازه های هوشمند: از تکنیک های هوش مصنوعی برای توسعه مواد و سازه های هوشمند بهره برداری می شود که ممکن است خصوصیات مثل خودترمیمی، تطابق با محیط، یا بهبود بهره وری انرژی را داشته باشند. ساختاردهی فضا و طراحی خودکار: الگوریتم های یادگیری ماشینی می توانند در فرآیند ساختاردهی فضا و حتی طراحی خودکار مکمل باشند، با در نظر گرفتن نیازها و ترجیحات مشتریان. بهبود بهره وری انرژی: از الگوریتم های یادگیری ماشینی برای بهبود بهره وری انرژی در ساختمان ها استفاده می شود، از جمله بهینه سازی سیستم های تهویه، نورپردازی، و سیستم های انرژی های تجدیدپذیر. پشتیبانی از تصمیم گیری: سیستم های هوش مصنوعی می توانند در فرآیند تصمیم گیری معماری کمک کنند، از جمله انتخاب مواد ساختمانی، ترتیب اجزاء معماری، و حتی انتخاب طراحی بهینه. گزینه های طراحی از الگوریتم های یادگیری ماشینی می توان برای ایجاد گزینه های طراحی استفاده کرد ب
رای مثال پارامترهایی چون مکان، نوع ساختمان، و شرایط سایت به عنوان ورودی تعریف می شود و الگوریتم های یادگیری ماشینی طراحی را پیشنهاد می دهند که به این نیازها در طرح پاسخ داده شده است. افزایش ایمنی ساختمان الگوریتم ها افزایش ایمنی ساختمان را با پیش بینی خطرات احتمالی ممکن می سازند. برای مثال داده های مربوط به خرابی ساختمان ها در گذشته تجزیه و تحلیل و الگوهای رایج خرابی را شناسایی کند تا از آن برای جلوگیری از خرابی های آینده استفاده بشود. الگوریتم های یادگیری ماشین. هوش مصنوعی صنایع مختلف را در دهه گذشته دگرگون ساخته است و معماری از این قاعده مستثنا نیست. معماران با کمک یادگیری ماشینی سازه هایی را می توانند طراحی کنند که از نظر اقتصادی مقرون به صرفه تر و به کل پایدارتر باشند. الگوریتم های یادگیری ماشینی حجم زیاد داده که فراتر از محدوده ی توانایی انسان است پردازش می کنند و طرح ها را بهبود می بخشند و روش های فرآیند طراحی را می توانند دگرگون سازند به طروی که ساختمان هایی که ساخته می شوند کاربردی تر و از نظر زیبایی دلپذیرتر باشند. الگوریتم های یادگیری ماشین مدل های محاسباتی هستند که کامپیوترها را قادر می سازد تا از
داده ها یاد بگیرند و پیش بینی یا تصمیم گیری کنند بدون اینکه به طور صریح برای کار خاص برنامه ریزی شوند. این الگوریتم ها جزء کلیدی حوزه گسترده هوش مصنوعی هستند. انواع مختلفی از الگوریتم های یادگیری ماشین وجود دارد که به طور کلی به سه نوع اصلی تقسیم می شوند: یادگیری تحت نظارت (supervised learning)، یادگیری بدون نظارت (unsupervised learning) و یادگیری تقویت (reinforcement learning). یادگیری تحت نظارت (supervised learning):. در یادگیری تحت نظارت، الگوریتم بر روی مجموعه داده های برچسب دار آموزش داده می شود، جایی که داده های ورودی با برچسب های خروجی مربوطه جفت می شوند. هدف این است که نقشه برداری را از ورودی به خروجی یاد بگیریم تا الگوریتم بتواند پیش بینی های دقیق را در مورد داده های جدید و نامرئی انجام دهد. یادگیری بدون نظارت (unsupervised learning):. یادگیری بدون نظارت با داده های بدون برچسب سروکار دارد ، جایی که الگوریتم سعی می کند الگوها یا ساختارهای درون داده ها را بدون راهنمایی صریح پیدا کند. هدف اغلب کشف الگوهای پنهان ، گروه بندی نقاط داده مشابه یا کاهش ابعاد داده ها است. یادگیری تقویتی (semisupervised learnin
g):. یادگیری تقویت شامل یک عامل است که با یک محیط تعامل دارد و یاد می گیرد با دریافت بازخورد به شکل پاداش یا مجازات تصمیم گیری کند. هدف عامل به حداکثر رساندن پاداش تجمعی خود در طول زمان با انجام اقدامات مناسب در حالت های مختلف محیط است. دسته بندی فرعی. در دسته بندی فرعی الگوریتم های یادگیری ماشین با موارد زیر روبه رو هستیم: یادگیری نیمه نظارت شده و خود نظارت شده (Semi-Supervised and Self-Supervised Learning): یادگیری نیمه نظارت شده جنبه های یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت را ترکیب می کند ، به طور معمول با مقدار کمی از داده های برچسب دار و مقدار بیشتری از داده های بدون برچسب. یادگیری تحت نظارت خود نوعی یادگیری بدون نظارت است که در آن الگوریتم برچسب های خود را از داده ها تولید می کند. Ensemble Methods پیش بینی های مدل های مختلف را برای بهبود عملکرد کلی ترکیب می کنند. نمونه هایی از این موارد شامل جنگل های تصادفی (Random Forests) و ماشین های تقویت گرادیان(Gradient Boosting Machines) (GBM) است. شبکه های عصبی دسته ای از الگوریتم ها هستند که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته اند. یادگیری عمیق زیر مجموعه ای از
یادگیری ماشین ، شامل شبکه های عصبی با لایه های مختلف (شبکه های عصبی عمیق- deep neural networks) است. الگوریتم های رگرسیون برای پیش بینی یک مقدار پیوسته استفاده می شوند، در حالی که الگوریتم های طبقه بندی برای پیش بینی یک برچسب دسته بندی استفاده می شوند. الگوریتم های NLP برای وظایف مربوط به زبان انسانی مانند تجزیه و تحلیل احساسات، ترجمه زبان و خلاصه متن طراحی شده اند. مهم است که الگوریتم مناسب را بر اساس ماهیت داده ها و کار مورد نظر انتخاب شوند. اثربخشی یک مدل یادگیری ماشین به عواملی مانند کیفیت و کمیت داده ها، انتخاب ویژگی، تنظیم هایپر پارامتر و مناسب بودن الگوریتم انتخاب شده برای مسئله مورد نظر بستگی دارد. Support vector machines (SVM). ماشین های بردار پشتیبانی (SVMs) مجموعه ای از روش های یادگیری تحت نظارت هستند که برای طبقه بندی ، رگرسیون و تشخیص موارد خارج از محدوده استفاده می شوند. مزایای دستگاه های بردار پشتیبانی عبارتند از: · در فضاهای با ابعاد بالا موثر است. · هنوز در مواردی که تعداد ابعاد بیشتر از تعداد نمونه ها باشد موثر است. · از زیر مجموعه ای از نقاط آموزش در تابع تصمیم گیری (به نام وکتورهای پشتیبان
ی) استفاده می کند ، بنابراین حافظه نیز کارآمد است. · همه کاره: توابع مختلف هسته را می توان برای تابع تصمیم گیری مشخص کرد. هسته های مشترک ارائه شده است ، اما همچنین ممکن است هسته های سفارشی را مشخص کنید. . الگوریتم k-nearest neighbors ، که با نام های KNN یا k-NN نیز شناخته می شود ، یک طبقه بندی کننده یادگیری غیر پارامتری و تحت نظارت است که از نزدیکی برای طبقه بندی یا پیش بینی در مورد گروه بندی یک نقطه داده فردی استفاده می کند. اما معمولاً به عنوان یک الگوریتم طبقه بندی استفاده می شود و بر اساس فرضیه که نقاط مشابه می توانند در نزدیکی یکدیگر یافت شوند، کار می کند. برای مسائل طبقه بندی، یک برچسب کلاس دار براساس رای گیری اکثریت اختصاص داده می شود؛ به عبارت دیگر، برچسبی که بیشترین نمایندگی را دارد در اطراف یک نقطه داده داده شده استفاده می شود. در حالی که این به طور فنی "رای گیری اکثریت (plurality voting)" نامیده می شود، اصطلاح "رای گیری اکثریت (majority vote)" در ادبیات بیشتر استفاده می شود. تفاوت بین این اصطلاح ها این است که "majority voting" به طور فنی نیازمند اکثریت بیشتر از 50٪ است، که اصولاً زمانی کار می کند ک
ه تنها دو دسته وجود دارد. وقتی چندین کلاس وجود دارد - به عنوان مثال چهار دسته، نیازی به 50٪ رای برای انجام نتیجه گیری در مورد یک کلاس نیست؛ می تواند یک برچسب کلاس را با رای بیشتر از 25٪ اختصاص داد. دیاگرام KNN مسائل رگرسیون از یک مفهوم مشابه به مسئله طبقه بندی استفاده می کنند، اما در این حالت، میانگین k نزدیک ترین همسایه برای پیش بینی در مورد یک طبقه گرفته می شود. تفاوت اصلی اینجاست که طبقه بندی برای مقادیر گسسته استفاده می شود، در حالی که رگرسیون با مقادیر پیوسته استفاده می شود. با این حال، قبل از اینکه یک طبقه بندی انجام شود، باید فاصله تعریف شود. فاصله اقلیدسی بیشتر استفاده می شود. همچنین ارزش دانستن این است که الگوریتم KNN نیز جزو خانواده مدل های "یادگیری تنبل (lazy learning)" است، به این معنی که تنها یک مجموعه داده آموزشی را ذخیره می کند به جای اینکه یک مرحله آموزشی را طی کند. این همچنین به این معنی است که تمام محاسبات زمانی انجام می شود که یک طبقه بندی یا پیش بینی انجام می شود. از آنجا که به طور قابل توجهی بر روی حافظه برای ذخیره تمام داده های آموزشی خود وابسته است، نیز به عنوان یک روش یادگیری مبتنی بر
نمونه یا مبتنی بر حافظه شناخته می شود. Evelyn Fix و Joseph Hodges با ایده های اولیه در مورد مدل KNN در این مقاله سال 1951 بحث کردند، در حالی که Thomas Cover در تحقیقات خود در مورد مفهوم آن در مقاله خود "طبقه بندی الگوی همسایه نزدیک (Nearest Neighbor Pattern Classification )"، آن را گسترش داد. این الگوریتم هنوز هم یکی از اولین الگوریتم هایی است که یک فرد در علم داده به دلیل سادگی و دقت بالا آن را یاد می گیرد. با این حال، هر چقدر مجموعه داده بزرگتر می شود، KNN به طور نسبی ناکارآمدتر می شود و عملکرد کلی مدل را به خطر می اندازد. این الگوریتم معمولاً برای سیستم های پیشنهاد دادن ساده، شناسایی الگو، استخراج داده، پیش بینی بازارهای مالی و ... استفاده می شود. کاربرد الگوریتم ها. الگوریتم های یادگیری ماشین می توانند در جنبه های مختلف طراحی معماری برای بهبود تصمیم گیری، ساده سازی فرآیندهای و تولید راه حل های نوآورانه استفاده شوند. در اینجا برخی از راه هایی که در آن انواع مختلف الگوریتم های یادگیری ماشین می تواند در طراحی معماری استفاده شود: طراحی مولد:. الگوریتم هایی مانند شبکه های خصمانه مولد (Generative Adversarial Ne
tworks) (GANs) و کدگذاری خودکار متغیر (Variational Autoencoders) (VAEs) می توانند برای طراحی مولد استفاده شوند. آنها می توانند به معماران کمک کنند تا چندین گزینه طراحی را به طور خودکار بر اساس محدودیت ها و اهداف داده شده ایجاد و کشف کنند. بهینه سازی انرژی ساختمان:. الگوریتم های یادگیری ماشین، از جمله مدل های رگرسیون و یادگیری تقویت ، می توانند برای بهینه سازی مصرف انرژی ساختمان استفاده شوند. مدل های پیش بینی می توانند داده های تاریخی را برای پیش بینی مصرف انرژی تجزیه و تحلیل کنند، در حالی که یادگیری تقویت می تواند برای کنترل و بهینه سازی سیستم های ساختمانی برای بهره وری انرژی استفاده شود. مدیریت و نگهداری تاسیسات:. الگوریتم های نگهداری پیش بینی ، اغلب بر اساس مدل های رگرسیون یا تجزیه و تحلیل سری زمانی ، می توانند در پیش بینی زمانی که اجزای ساختمان یا سیستم ها ممکن است نیاز به نگهداری داشته باشند ، کمک کنند. این می تواند کارایی مدیریت امکانات را بهبود بخشد. برنامه ریزی شهری و مدیریت ترافیک:. الگوریتم های یادگیری ماشین، مانند خوشه بندی و رگرسیون (clustering and regression)، می توانند برای تجزیه و تحلیل الگوهای
ترافیک بهینه سازی مسیرهای حمل و نقل و کمک به برنامه ریزی شهری استفاده شوند. این می تواند به ایجاد محیط های شهری کارآمدتر و پایدارتر کمک کند. انتخاب مواد و پیش بینی عملکرد:. الگوریتم هایی که خواص و عملکرد مواد را تجزیه و تحلیل می کنند، مانند مدل های رگرسیون (regression) و شبکه های عصبی (neural networks)، می توانند در انتخاب مواد مناسب برای پروژه های ساختمانی کمک کنند. این می تواند به دوام و پایداری ساختمان ها کمک کند. استفاده از فضا و بهینه سازی طراحی:. الگوریتم های خوشه بندی (clustering) و تکنیک های بهینه سازی می توانند برای تجزیه و تحلیل و بهینه سازی استفاده از فضا در ساختمان ها استفاده شوند. این می تواند به معماران در طراحی فضاهایی که هم کاربردی و هم کارآمد هستند کمک کند. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) (NLP) برای مستندات طراحی: الگوریتم های NLP می توانند برای تجزیه و تحلیل اسناد طراحی ، مشخصات و بازخورد کاربر استفاده شوند. این می تواند به معماران کمک کند تا بینش هایی را در مورد ترجیحات و الزامات کاربر به دست آورند و روند طراحی را مطلع کنند. تشخیص تصویر برای الهام بخشیدن در طراحی:. الگوریتم