Machine learning, bilgisayar sistemlerinin kullanıcı komutları olmadan, kalıplara, çıkarımlara dayanarak görevleri etkin bir şekilde gerçekleştirmesini sağlamak için algoritmaların ve istatistiksel modellerin uygulanmasıyla ilgili bir yapay zekâ alt kümesidir.
Machine learning algoritmaları, kendi kendine karar vermek ve tahmin yapmak için gerçek dünyadaki büyük veri kümelerine dayalı matematiksel bir model oluşturur. Bu tür algoritmalar, internet arama motorları, e-posta filtreleme, tanıtım ve metaverse gibi çeşitli uygulamalarda kullanılır. Gerçek ten de machine learning yöntemlerinin, teorisinin, uygulamalarının temeli, girdilerin anlamının analizinden ziyade hesaplamalı istatistikler ve matematiksel optimizasyondur.
Yapay zekâ mimarlık dünyası için de ilham kaynağıdır. Bir makine kullanarak, girdiler atayarak çok fazla insan gücü gerektirebilecek işlerde hızlı sonuçlar elde edebiliriz. Bazen sonuç tam olarak istendiği gibi, bazen de beklenenden daha ileri düzeyde olur. Sonuç olarak, mimari ve ona bağlı diğer disiplinler, makine öğrenmesi ve derin öğrenmeyi disiplinlerine dahil ederek farklı yönlerde ilerlemekte ve gelişmektedir. Biz de GAD binalarını anlamak, çözmek için yaptığımız araştırmada machine learning kullandık.
Yapay sinir ağlarının GAD stili olarak ne belirlediğini analiz etmek için inşa ettiğimiz ve tasarladığımız binaların görüntülerinden oluşan harika bir veri setini birleştirdik. QR koduna bağlı video, GAD binalarının görünmeyen alanı içinde yürüyen rastgele bir vektörü gösterir.
Konunun kendisi yeni bir tecrübe alanı bu yüzden anlattıklarımız, cümle kurumlarımız kifayetsiz olabilir.
