Deney Tasarımı (DOE – Designs of Experiment), girdiler ve çıktılar arasındaki neden-sonuç ilişkilerini belirlemek için kullanılan sistematik örnekleme desenleri oluşturan istatistik dalıdır. DOE, çeşitli deneysel…
Eksik veri kümeleri makine öğrenimi modellerinin doğruluğunu tehlikeye atabilir. İstatistiksel analizlerde eksik veri içeren veri kümeleriyle sıklıkla karşılaşılır. İdeal olarak, eksik veriler potansiyel önyargı veya…
Tasarım mühendisleri performansı değerlendirmek için genellikle simülasyon çıktı verilerinin eğrilerine bakarlar. Eğrileri tahmin etme yeteneği, daha hızlı ürün tasarımı sağlar. Altair, günlük mühendislik yazılımlarına entegre…
Veri görselleştirme, herhangi bir tasarım keşif sürecinin en önemli yönlerinden biridir ve görselleştirme, kullanılan yazılım tarafından sağlanan grafikler, tablolar, çizimler gibi çeşitli şekillerde gelir. Verileri…
Kullanıcıların deney tasarımı, meta modelleme, optimizasyon, stokastik gibi yöntemleri kullanarak tasarımlarını anlamalarını ve geliştirmelerini sağlayan Altair® HyperStudy® 2022.1 versiyonunda öne çıkan yeni özellikler ve geliştirmeler…
Otomasyon için Makine Öğrenimi modellerinin yeniden kullanılmasında, büyük ölçüde ortak bir çerçevenin olmaması nedeniyle genellikle zorluklarla karşılaşılır. Çoğu durumda, makine öğrenimi modelleri belirli kullanım durumları…
Kullanıcıların deney tasarımı, meta modelleme, optimizasyon, stokastik gibi yöntemleri kullanarak tasarımlarını anlamalarını ve geliştirmelerini sağlayan Altair HyperStudy 2022 versiyonunda öne çıkan yeni özellikler ve geliştirmeler:…
Makine öğrenimi (ML) modelleriyle yanıtlanması gereken en önemli sorulardan biri, yeni tasarım için öngörüden ne kadar emin olduğumuzdur. Altair Hyperstudy, bu soruyu yanıtlamak için Kalite…
Kümeleme optimizasyonda uzman bilgisi oluşturmaya nasıl yardımcı olabilir? Altair, bu teknolojinin programlama veya veri bilimi uzmanlığı gerektirmeden mühendisler için nasıl erişilebilir hale getirilebileceği üzerine çalışıyor.…
Altair HyperStudy‘de acemi misiniz ve eğriyi filtrelemek ve temel bilgileri öğrenmek için ölçeklendirilmiş bir kullanıcı arayüzü görmek mi istiyorsunuz? Yoksa Altair HyperStudy’nin sunduğu tüm özellikleri…
Arşiv işlevi, Altair HyperStudy‘nin kullanılabilirliğini artıran en popüler özelliklerinden biridir. Bu özellik ile çalışmaları kolayca saklayabilir, paylaşabilir ve taşıyabilirsiniz. File menüsünden şunları seçebilirsiniz: – Çalışmanın…
Altair HyperStudy‘deki bazı yanıtların koşullandırılması gerekebilir. Örneğin, farklı bir formül uygulamak isteyebilirsiniz: Yanıtın olumlu veya olumsuz olmasına bağlı olarak Bir yanıtın ayrık değerine bağlı olarak…
Altair HyperStudy‘nin temel özelliklerinden biri otomatik veri üretimidir. Talep üzerine (örneğin bir FEM simülasyonundan) bir veri seti oluşturulabilir ve/veya csv dosyaları (deneysel veriler gibi) aracılığıyla…
Altair HyperStudy‘nin bir özelliği, takas çalışmalarını gerçekleştirmek için kullanılabilecek tahmine dayalı modelleri (Fits) otomatik olarak oluşturabilmesidir. Ancak, modelleri HyperStudy dışında da farklı çalışmalar için yeniden…
Tasarım alanı keşfinin (Design Space Exploration) amaçlarından biri, optimizasyon veya hızlı takas (trade-off) çalışmaları gibi yaklaşımlar için gerçek çözücü yerine daha sonra kullanılmak üzere yüksek…