payamvha/North_RAG huggingface dataset:
از بین تمامی آلیاژهایی که در حسگر سنجش فشار استفاده می‌شوند، کنستانتان قدیمی‌ترین، و هنوز، رایج‌ترین آلیاژ مورد استفاده است چرا که روی‌هم‌رفته 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 می‌شود. آلیاژ P. برای
تهیه ترموکوپلها نیز استفاده می‌شود. آلیاژ P. برای اندازه‌گیری کرنش‌های بزرگ در مرتبه ۵ درصد و بالاتر، آنیل شده این گونه آلیاژی انتخاب می‌شود؛ یعنی با عملیات حرارتی مربوطه، آلیاژ بسیار نرم و چکش‌خوار است و تا مرتبه بیست درصد توان کارسختی دارد. البته باید به‌خاطر سپرد، تحت سیکل‌های متناوب بارگذاری، مقاومت ویژه تحت تأثیر قابل توجهی قرار می‌گیرد؛ بنابراین، برای چرخه‌های کارسختی، این آلیاژ پیشنهاد نمی‌شود.
کالدرستون پروداکشنز () زیرمجموعه گروه موسیقی یونیورسال مستقر در لندن است که خروجی موسیقی ضبط شده بیتلز را که در اصل متعلق به ئی‌ام‌آی 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 ئی‌ام‌آی، 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 شده‌است، نشان داده می‌شود و قابلیت پرواز مداوم با انجام اقدامات تعمیر و نگهداری لازم به دست می‌آید. صدور گواهینامه بر اساس استانداردهای اعمال شده توسط مقامات هواپیمایی کشوری است. قابلیت همکاری زمانی ارائه می‌شود که معیارهای ملی استانداردهای سازمان‌های نظامی و غیرنظامی بین‌المللی مانند سازمان بین‌المللی
و غیرنظامی بین‌المللی مانند سازمان بین‌المللی 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 آمده‌است: "الف) هیچ شخصی نمی‌تواند 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 می‌تواند آموزش سازنده به تمام ماشین ها بدهد یادگیری ماشین زیرمجمو‌عه‌ای از هوش مصنوعی است که بر الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری تمرکز دارد و رایانه‌ها قادر می‌شوند تا بدون برنامه‌ریزی توسط کاربر انسانی عملکرد خود را یاد بگیرند و آن‌ را بهبود ببخشند. به عبارت دیگر، یادگیری ماشینی شامل الگوریتم‌هایی است که الگوها را در داده‌ها شناسایی می‌کند و از آن الگوها برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری استفاده می‌کند.
الگوها برای پیش‌بینی و تصمیم‌گیری استفاده می‌کند. 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 توانایی‌های ذهنی انسان در رایانه می‌پردازد. یک سیستم مصنوعی که متشکل از نظام‌هایی است که رفتاری انسان‌گونه داشته باشد. علم هوش مصنوعی با تکیه بر دانش و الگو‌های استدلالی و تجربه انسان شکل گرفته است. هوش مصنوعی ریشه در فسلفه، زبان‌شناسی، ریاضیات، عصب‌شناسی، فیزیولوژی، نظریه کنترل، احتمالات و بهینه‌سازی دارد. به نقل از جان
کنترل، احتمالات و بهینه‌سازی دارد. به نقل از جان مک‌کارتی که اولین بار در سال 1956 از واژه هوش مصنوعی استفاده کرد، هوش مصنوعی «دانش و مهندسی ساخت ماشین‌های هوشمند» تعریف شده است. برای درک بهتر هوش مصنوعی می‌توان آن را با هوش انسان مقایسه کرد. مغز انسان از میلیاردها رشته عصبی تشکیل شده است و اتصال آن‌ها به یکدیگر بسیار پیجیده است و توانمندی‌هایی چون استدلال، رفتار، مقایسه، آفرینش و به کار بستن مفهوم‌ها دارد. انسان با علم هوش مصنوعی در تلاش است تا شبیه‌سازی مغز انسان به صورت سخت‌افزاری و نرم‌افزاری را
مغز انسان به صورت سخت‌افزاری و نرم‌افزاری را به‌گونه‌ای انجام دهد تا توانمندی‌های یاد شده مغز انسان از ماشین ساخته شده سر بزند. هوش مصنوعی به طور کلی در 6 زمینه ( پردازش زبان طبیعی، یادگیری عمیق، شبکه‌‌های عصبی، یادگیری ماشین، بینایی کامپیوتری و رایانش ادراکی) تقسیم بندی می‌شود. ویژگی‌هایی که هوش مصنوعی باید داشته باشد: یادگیری ماشین در معماری. یادگیری ماشینی امکان یادگیری خودکار و بدون برنامه‌ریزی صریح را به انسان می‌دهد. عامل منحصر به فرد مربوط به رویکرد یادگیری ماشینی در طراحی این است که الگوریتم‌ها
یادگیری ماشینی در طراحی این است که الگوریتم‌ها برای وظایف خاص برنامه‌نویسی نشده‌اند. الگوریتم‌ها با استفاده از داده‌های ورودی (معروف به مجموعه آموزش) مدل‌های ریاضی را ایجاد می‌کنند و این مدل‌ها را برای یادگیری روش‌های صحیح برای پیش‌بینی نتایج به کار می‌گیرند. یکی از مهم‌ترین مزیت‌های یادگیری ماشینی برای معماران، می‌تواند توانایی آن در انجام کارهای تکراری باشد؛ فعالیت‌هایی که خودکار‌کردن آن‌ها در حالت عادی به شدت دشوار است. این وظایف وقت‌گیر و تکراری هستند؛ اما به‌اندازه‌ی کافی پیچیده هستند که باعث می‌شود
اما به‌اندازه‌ی کافی پیچیده هستند که باعث می‌شود حل آن‌ها به قابلیت‌های حل مسئله‌ی 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
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. آزمایش‌ها نشان داده‌اند که یادگیری ماشین می‌تواند یک ابزار تحقیقاتی مفید برای بررسی فضای طراحی گسترده در زمینه طراحی معماری پایدار باشد. علاوه بر این، معماران را قادر به طراحی آزاد ساختمان ها با بازخورد فوری اطلاعات می‌دهد. در حال حاضر، برای استفاده صحیح از قدرت روش یادگیری ماشین به
برای استفاده صحیح از قدرت روش یادگیری ماشین به داده های بسیاری نیاز است. با این حال، در آینده نزدیک، با توجه به امکان پلتفرم‌های تحت وب که مدل های یادگیری ماشین را به اشتراک می گذارند، احتمال استفاده از بازخورد فوری الگوریتم‌های یادگیری ماشین در کار روزانه وجود دارد. یادگیری ماشینی در معماری به کاربرد تکنیک‌های هوش مصنوعی (AI) به‌ویژه الگوریتم‌های یادگیری ماشین در حوزه معماری اشاره دارد. این شامل استفاده از رایانه برای تجزیه و تحلیل و یادگیری مقادیر زیادی از داده‌های معماری، مانند طرح‌های ساختمان، مصالح
از داده‌های معماری، مانند طرح‌های ساختمان، مصالح ساختمانی، و عوامل محیطی، برای ایجاد بینش و تصمیم‌گیری 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 می‌توانند فرآیندهای طراحی خود را بهبود بخشند، پایداری را بهبود بخشند و ساختمان‌های کارآمدتر و خلاقانه‌تر ایجاد کنند. سه شاخه اصلی یادگیری ماشین را می‌توان به شرح زیر لیست کرد: اول، یادگیری نظارت شده مربوط
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 حوزه‌های
تحقیقات اولیه در این حوزه عمدتا بر حوزه‌های تولید طرح، شناسایی شکل و بررسی و دسته‌بندی 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. پژوهش‌های بعدی به توسعه تولید طرح و شناسایی ویژگی‌ها و و ساماندهی فضای طراحی پرداخت که سعی بر ادغام یادگیری‌ماشینی در فرآیند طراحی داشت. ورلینگر
یادگیری‌ماشینی در فرآیند طراحی داشت. ورلینگر و هوفمان ایجاد یک محیط پاسخ (فضای راه حل) در طراحی پارامتریک را جایگزین جستجوی هدایت‌شده کردند. او کاربردی مشخص از الگوریتم ژنتیک را توصیف می‌کند که با تغییر تعاریف مسئله و تابع هدف کار می‌کند تا پاسخگوی شرایط متغیر فرآیند طراحی باشد. ساندرز و گرو خاصیت‌هایی که در حین انجام طراحی ظاهر می‌شوند بررسی کردند و و از نقشه‌های خود ساماندهی شده برای تخمین نوآوری و نبوغ یک طرح با دسته‌بندی راه‌حل طراحی استفاده کردند. همچنین برای تخمین میزان نوآوری در عملکردی بودن طراحی
برای تخمین میزان نوآوری در عملکردی بودن طراحی به دسته‌بندی راه‌حل طراحی و عیب‌یابی و ارزیابی نتیجه پرداختند. امروزه استفاده از یادگیری ماشینی از تحلیل داده‌های موجود به سمت استفاده از برنامه‌های کاربردی که جهت افزایش خلافیت کار می‌کنند در حال تغییر است. رویکرد‌های جدید برای تولید خلاقانه شبکه‌های تولید الگو، یادگیری کنجکاوانه، افزایش ظرفیت قدرت محاسباتی و همچنین بلوغ الگوریتم‌هایی که استفاده رایگان تحت کتابخانه‌هایی چون Accord.NET, TensorFlow, Keras, Caffe, CNTK دارند بوجود آمده‌است. Mohammad Zamani فصل
CNTK دارند بوجود آمده‌است. Mohammad Zamani فصل مشترک‌های یادگیری‌ماشینی با حیطه‌های مختلف معماری. کاربردهای معماری که فراتر از طراحی هستند تعریف شده‌اند که در حوزه‌ی اجرایی معماری می‌توان آن‌ها را این‌گونه دسته‌بندی کرد. حوزه اجرایی پیدایشی 1: تجزیه و تحلیل فضای طراحی - پارامترسازی پیدایشی. فصل مشترک ماشین‌لرنینگ و طراحی زایا می‌تواند حالت‌های متعددی با تمایزسازی و جستجو بوجود بیاورد. با ادغام مدل‌های پارامتریک و طراحی مولد می‌توان حجم زیادی از آلترناتیوهای طراحی را بوجود آورد. تعیین و محدود کردن داده‌های
طراحی را بوجود آورد. تعیین و محدود کردن داده‌های ورودی دامنه توپولوژی و ویژگی‌های ظهوری فضای طراحی شده را محدود می‌کند. اما این تطابق بیش از حد پارامترهای توصیفی که برای بهینه‌سازی طرح‌ها اعمال می‌شوند، می‌تواند اطلاعات مفید موجود برای طراحی را سرکوب و عملا بلا استفاده کند. حوزه اجرایی پیدایشی 2: طراحی – شبیه سازی اتصال کوتاه. فصل مشترک ماشین‌لرنینگ و شبیه‌سازی می‌تواند تمرینی برای رسیدن به درکی از ساختار باشد. ادغام شبیه‌سازی با چرخه‌ی کار طراحی محاسباتی منجر به ظهور روش‌شناختی جدیدی تحت عنوان طراحی مبتنی
به ظهور روش‌شناختی جدیدی تحت عنوان طراحی مبتنی بر عملکرد شد. امروزه از اپلیکیشن‌های طراحی زایا که عملکرد و ایستایی سازه را شبیه‌سازی می‌کنند، چون Karamba، استفاده می‌شود که از روش‌های پیشرفته طراحی است. مانند دیگر شبیه‌سازی‌ها این هم نیازمند دانش و درک بالایی از تاثیر و برهم کنش سازه، مکانیک و ترمودینامیک است. هیچ‌یک از این حوزه‌ها معمولا در فرآیند طراحی در نظر گرفته نمی‌شوند که متعاقبا با عیب‌ها و تغییرات روبه‌رو خواهندشد. متخصصان هر یک برای تحلیل این موارد شهودی عمل می‌کنند، یادگیری‌ماشینی هم همچون
موارد شهودی عمل می‌کنند، یادگیری‌ماشینی هم همچون متخصصان این پیش‌بینی خواسته‌شده را شبیه‌سازی می‌کند. پیش‌بینی نحوه رفتار سازه، و یا شبیه‌سازی پیچیده‌‌ی دینامیک سیالات محاسباتی (CFD) و پیش‌بینی الگوهای تداخل باد با استفاده از روش‌های یادگیری نظارت‌شده و یا فرم‌یابی از این حیطه بهره‌ برده‌است. حوزه اجرایی پیدایشی 3: تجزیه و تحلیل - تعریف توصیفگرها برای یادگیری و طبقه بندی. پروژه‌های معماری به‌شکل فزاینده‌ای مبتنی بر مجموعه‌ی داده‌ها و مدل‌های ناهمگون هستند و ویژگی این اطلاعات این است که قابل‌خواندن توسط
و ویژگی این اطلاعات این است که قابل‌خواندن توسط ماشین هستند و بین‌رشته‌ای میان چند حوزه مرتبط با ساختمان است که در مدل‌هایی منفرد آن‌ها را نشان می‌دهد. اما ویژگی دیگری که این اطلاعات باید داشته‌ باشند این است که وضوح بالایی داشته باشند تا توسط ماشین قابل درک باشند درحالی که انسان‌ها خود توانایی تحلیل و درک داده‌های پیچیده دارند اما در مقیاس محدود و کم. اما با یادگیری‌ماشینی این چالش و محدودیت محاسبات سنتی کنار گذاشته می‌شود، الگوها و عیب‌ها در داده‌ها می‌یابند و تصمیمات آگانه‌تری گرفته‌می‌شود. یک پیش‌نیاز
و تصمیمات آگانه‌تری گرفته‌می‌شود. یک پیش‌نیاز برای استفاده از یادگیری‌ماشینی در حوزه‌معماری به این شکل، این است که روش‌های طبقه‌بندی اطلاعات و داده مختص معماری تولید شده و توسعه داده شوند که این ممکن است باعث شود که کاربران کمتری توانایی کار با این داده‌ها را داشته باشند. حوزه اجرایی پیدایشی 4: داده های عملیات و عمر - تطبیق رفتار مداوم. این حوزه استفاده از فضا و اشغال آن را پیش‌بینی و ممکن می‌سازد. برای مثال Hybrid Sentient Canopy یک ساختار خیمه‌مانند است که با بازدیدکنندگان با حرکت درونی خود تعامل دارد.
که با بازدیدکنندگان با حرکت درونی خود تعامل دارد. برای پشتیبانی این رفتار تعاملی سیستم‌های گیرنده الکترونیکی که قابلیت تشخیص صدا، نور و ماشین‌های حسگر توسعه یافته است. حوزه اجرایی پیدایشی 5: ساخت - تطبیق ساخت. فصل مشترک بعدی بین یادگیری‌ماشینی و ساخت پارادایم نوین طراحی با آگاهی از ساخت است. با استفاده از داده‌های 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 محدوده‌ای
این محدودیت ها در طراحی، یک طرح را در محدوده‌ای تحت عنوان قابل ساخت نگه می دارد. ایجاد ارتباط میان یادگیری‌ماشینی و ساخت فرصتی برای دوباره اندیشیدن درباره‌ی ارتباط سری میان اطلاعات طراحی و پروسه ساخت است. این پارادایم جدید بوجود آورنده‌ی فرآیندهای طراحی و تولید جدیدی است که سطوح بالاتری از انعطاف‌پذیری، سازگاری و یکپارچگی را در فرآیند ادغام می‌کند. این اپلیکیشن‌های یادگیری‌ماشینی در طول فرآیند طراحی و ساخت اعمال می‌شود تا اتصال کوتاهی میان فرآیند طراحی و ارزیابی محصولات و مصنوعات بوجود بیاورد و دامنه طراحی
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 می‌توانند به معماران در ارتقاء کیفیت، بهینه‌سازی فرآیندها، و حل چالش‌های معماری کمک کنند. تجزیه و تحلیل داده: استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده‌های معماری می‌تواند در درک بهتر از نیازها و پیچیدگی‌های پروژه‌ها کمک کند. پتانسیل مدل‌های پیش‌بینی: از مدل‌های پیش‌بینی بر اساس یادگیری ماشینی می‌توان برای تخمین نیازهای انرژی، ترافیک،
ماشینی می‌توان برای تخمین نیازهای انرژی، ترافیک، یا مصرف منابع در طراحی‌ها استفاده کرد. طراحی معماری با توجه به محیط: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌های محیطی مثل شرایط اقلیمی، ترافیک، و نیازهای محلی، به معماران در طراحی ساختمان‌ها با توجه به محیط کمک کنند. ساخت مواد و سازه‌های هوشمند: از تکنیک‌های هوش مصنوعی برای توسعه مواد و سازه‌های هوشمند بهره‌برداری می‌شود که ممکن است خصوصیات مثل خودترمیمی، تطابق با محیط، یا بهبود بهره‌وری انرژی را داشته باشند. ساختاردهی فضا و طراحی
انرژی را داشته باشند. ساختاردهی فضا و طراحی خودکار: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند در فرآیند ساختاردهی فضا و حتی طراحی خودکار مکمل باشند، با در نظر گرفتن نیازها و ترجیحات مشتریان. بهبود بهره‌وری انرژی: از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای بهبود بهره‌وری انرژی در ساختمان‌ها استفاده می‌شود، از جمله بهینه‌سازی سیستم‌های تهویه، نورپردازی، و سیستم‌های انرژی‌های تجدیدپذیر. پشتیبانی از تصمیم‌گیری: سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند در فرآیند تصمیم‌گیری معماری کمک کنند، از جمله انتخاب مواد ساختمانی، ترتیب اجزاء
کنند، از جمله انتخاب مواد ساختمانی، ترتیب اجزاء معماری، و حتی انتخاب طراحی بهینه. گزینه‌های طراحی از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توان برای ایجاد گزینه‌های طراحی استفاده کرد برای مثال پارامترهایی چون مکان، نوع ساختمان، و شرایط سایت به عنوان ورودی تعریف می‌شود و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی طراحی را پیشنهاد می‌دهند که به این نیازها در طرح پاسخ‌ داده‌ شده‌است. افزایش ایمنی ساختمان الگوریتم‌ها افزایش ایمنی ساختمان را با پیش‌بینی خطرات احتمالی ممکن می‌سازند. برای مثال داده‌های مربوط به خرابی ساختمان‌ها در
برای مثال داده‌های مربوط به خرابی ساختمان‌ها در گذشته تجزیه و تحلیل و الگوهای رایج خرابی را شناسایی کند تا از آن برای جلوگیری از خرابی‌های آینده استفاده بشود. الگوریتم‌های 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 سازه‌هایی را می‌توانند طراحی کنند که از نظر اقتصادی مقرون به صرفه‌تر و به‌کل پایدارتر باشند. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی حجم‌ زیاد داده که فراتر از محدوده‌ی توانایی انسان است پردازش می‌کنند و طرح‌ها را
توانایی انسان است پردازش می‌کنند و طرح‌ها را بهبود می‌بخشند و روش‌های فرآیند طراحی را می‌توانند دگرگون سازند به‌طروی که ساختمان‌هایی که ساخته می‌شوند کاربردی‌تر و از نظر زیبایی دلپذیرتر باشند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین مدل‌های محاسباتی هستند که کامپیوترها را قادر می سازد تا از داده ها یاد بگیرند و پیش‌بینی یا تصمیم‌گیری 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
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
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 learning):. 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.
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. دسته‌بندی‌ فرعی. در دسته‌بندی‌ فرعی الگوریتم‌های یادگیری ماشین با موارد زیر روبه‌رو 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
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 می‌کند. Ensemble Methods پیش‌بینی‌های مدل‌های مختلف را برای بهبود عملکرد کلی ترکیب می‌کنند. نمونه‌هایی از این موارد شامل جنگل‌های تصادفی (Random Forests) و ماشین‌های تقویت گرادیان(Gradient Boosting Machines) (GBM) است. شبکه‌های عصبی دسته‌ای از الگوریتم‌ها هستند که از ساختار و عملکرد مغز انسان الهام گرفته‌اند. یادگیری‌ عمیق زیر مجموعه‌ای از یادگیری‌ماشین ، شامل شبکه‌های
زیر مجموعه‌ای از یادگیری‌ماشین ، شامل شبکه‌های عصبی با لایه‌های مختلف (شبکه‌های عصبی عمیق- deep neural networks) است. الگوریتم‌های رگرسیون برای پیش‌بینی یک مقدار پیوسته استفاده می‌شوند، در حالی که الگوریتم‌های طبقه بندی برای پیش بینی یک برچسب دسته بندی استفاده می‌شوند. الگوریتم‌های NLP برای وظایف مربوط به زبان انسانی مانند تجزیه و تحلیل احساسات، ترجمه زبان و خلاصه متن طراحی شده‌اند. مهم است که الگوریتم مناسب را بر اساس ماهیت داده‌ها و کار مورد نظر انتخاب شوند. اثربخشی یک مدل یادگیری ماشین به عواملی مانند
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
بیشتر از تعداد نمونه ها باشد موثر است. · از زیر مجموعه ای از نقاط آموزش در تابع تصمیم گیری (به نام وکتورهای پشتیبانی) 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 نام‌های KNN یا k-NN نیز شناخته می‌شود ، یک طبقه بندی کننده یادگیری غیر پارامتری و تحت نظارت است که از نزدیکی برای طبقه بندی یا پیش بینی در مورد گروه بندی
برای طبقه بندی یا پیش بینی در مورد گروه بندی یک نقطه داده فردی استفاده می کند. اما معمولاً به عنوان یک الگوریتم طبقه‌بندی استفاده می‌شود و بر اساس فرضیه که نقاط مشابه می‌توانند در نزدیکی یکدیگر یافت شوند، کار می‌کند. برای مسائل طبقه‌بندی، یک برچسب کلاس‌دار براساس رای گیری اکثریت اختصاص داده می‌شود؛ به عبارت دیگر، برچسبی که بیشترین نمایندگی را دارد در اطراف یک نقطه داده داده شده استفاده می‌شود. در حالی که این به طور فنی "رای‌گیری اکثریت (plurality voting)" نامیده می‌شود، اصطلاح "رای گیری اکثریت (majority
نامیده می‌شود، اصطلاح "رای گیری اکثریت (majority vote)" در ادبیات بیشتر استفاده می‌شود. تفاوت بین این اصطلاح‌ها این است که "majority voting" به طور فنی نیازمند اکثریت بیشتر از 50٪ است، که اصولاً زمانی کار می‌کند که تنها دو دسته وجود دارد. وقتی چندین کلاس وجود دارد - به عنوان مثال چهار دسته، نیازی به 50٪ رای برای انجام نتیجه‌گیری در مورد یک کلاس نیست؛ می‌تواند یک برچسب کلاس را با رای بیشتر از 25٪ اختصاص داد. دیاگرام KNN مسائل رگرسیون از یک مفهوم مشابه به مسئله طبقه‌بندی استفاده می‌کنند، اما در این حالت،
مسئله طبقه‌بندی استفاده می‌کنند، اما در این حالت، میانگین k نزدیک‌ترین همسایه برای پیش‌بینی در مورد یک طبقه گرفته می‌شود. تفاوت اصلی اینجاست که طبقه‌بندی برای مقادیر گسسته استفاده می‌شود، در حالی که رگرسیون با مقادیر پیوسته استفاده می‌شود. با این حال، قبل از اینکه یک طبقه‌بندی انجام شود، باید فاصله تعریف شود. فاصله اقلیدسی بیشتر استفاده می‌شود. همچنین ارزش دانستن این است که الگوریتم KNN نیز جزو خانواده مدل‌های "یادگیری تنبل (lazy learning)" است، به این معنی که تنها یک مجموعه داده آموزشی را ذخیره می‌کند به
که تنها یک مجموعه داده آموزشی را ذخیره می‌کند به جای اینکه یک مرحله آموزشی را طی کند. این همچنین به این معنی است که تمام محاسبات زمانی انجام می‌شود که یک طبقه‌بندی یا پیش‌بینی انجام می‌شود. از آنجا که به طور قابل توجهی بر روی حافظه برای ذخیره تمام داده‌های آموزشی خود وابسته است، نیز به عنوان یک روش یادگیری مبتنی بر نمونه یا مبتنی بر حافظه شناخته می‌شود. Evelyn Fix و Joseph Hodges با ایده‌های 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
Thomas Cover در تحقیقات خود در مورد مفهوم آن در مقاله خود "طبقه‌بندی الگوی همسایه نزدیک (Nearest Neighbor Pattern Classification )"، آن را گسترش داد. این الگوریتم هنوز هم یکی از اولین الگوریتم‌هایی است که یک فرد در علم داده به دلیل سادگی و دقت بالا آن را یاد می‌گیرد. با این حال، هر چقدر مجموعه داده بزرگتر می‌شود، KNN به طور نسبی ناکارآمدتر می‌شود و عملکرد کلی مدل را به خطر می‌اندازد. این الگوریتم معمولاً برای سیستم‌های پیشنهاد دادن ساده، شناسایی الگو، استخراج داده، پیش‌بینی بازارهای مالی و ... استفاده
داده، پیش‌بینی بازارهای مالی و ... استفاده می‌شود. کاربرد الگوریتم‌ها. 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 راه‌هایی 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 Networks) (GANs) و کدگذاری خودکار متغیر (Variational Autoencoders) (VAEs) می توانند برای طراحی
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 پیش‌بینی می توانند داده‌های تاریخی را برای پیش‌بینی مصرف انرژی تجزیه و تحلیل کنند، در حالی که یادگیری تقویت می‌تواند برای کنترل و بهینه سازی سیستم های ساختمانی
برای کنترل و بهینه سازی سیستم های ساختمانی برای بهره‌وری انرژی استفاده شود. مدیریت و نگهداری تاسیسات:. الگوریتم‌های نگهداری پیش‌بینی ، اغلب بر اساس مدل‌های رگرسیون یا تجزیه و تحلیل سری زمانی ، می توانند در پیش بینی زمانی که اجزای ساختمان یا سیستم‌ها ممکن است نیاز به نگهداری داشته باشند ، کمک کنند. این می تواند کارایی مدیریت امکانات را بهبود بخشد. برنامه ریزی شهری و مدیریت ترافیک:. الگوریتم‌های یادگیری ماشین، مانند خوشه بندی و رگرسیون (clustering and regression)، می‌توانند برای تجزیه و تحلیل الگوهای ترافیک
می‌توانند برای تجزیه و تحلیل الگوهای ترافیک بهینه‌سازی 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:. الگوریتم‌هایی که خواص و عملکرد مواد را تجزیه و تحلیل می‌کنند، مانند مدل های رگرسیون (regression) و شبکه های عصبی (neural networks)، می‌توانند 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:. الگوریتم‌های