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1、什么是机器学习闲集网导语：机器学习ML是指开发算法以识别形式并基于数据集开发模型的经过。这些分析可以提供对可能隐藏的数据的见解。不仅如此，这些机器学习工具还可以根据其生成的预测自动执行操纵。对于大多数当代软件团队而言，软件交付是一个连续的经过。软件交付不再是开发完毕时的明确阶段，而是天天开发经过中的连续经过，天天甚至每小时进展一次部署。如今，机器学习流程更多地应用于软件部署，以节省时间并优化流程，以便软件公司可以继续有效地开发和部署。机器学习ML是指开发算法以识别形式并基于数据集开发模型的经过。这些分析可以提供对可能隐藏的数据的见解。不仅如此，这些机器学习工具还可以根据其生成的预测自动执行操纵
2、。在ML中，十分强大的功能是可以实时或者接近实时处理大数据。这在软件交付中非常有价值，在该世界中，在任何给定时间，成千上万的用户可能同时使用软件。向这些用户推出更新对于确保无论使用何种设备或者平台，都可以通过错误修复和新功能向所有用户提供更新至关重要。机器学习可以通过分析数据日志，检测错误以及在错误传给全球数百万用户之前做出决定，来辅助软件交付经过。持续测试和持续集成已成为软件开发中的核心理念。这种快节奏的开发风格打破了软件开发的传统阶段。相反，软件没有被视为明确的方案，开发和测试阶段，而是被视为不断测试和开发的实际产品。机器学习已在软件交付的很多不同领域中变得非常有用。在提倡CI/CD方法论
3、的环境中工作的开发人员可以快速提供软件更新，因此，为他们提供所需的工具以使其提交平安，按预期工作并且不会迅速产生无关的错误，这是非常必要的。重要的。机器学习经过可以通太多种方式帮助实现这一目的。连续测试在开发经过必不可少，而不是在开发周期完毕时作为离散阶段进展测试。在这种情况下，将在方案，原型，开发和部署代码的每个阶段对产品进展测试。这些测试采用很多不同的形式。单元测试，API测试，UI测试等等都属于连续测试的范围。但是，尽管大局部测试可以自动化，但它们并非同时提供所有结果。例如，与单元测试相比，执行UI测试通常需要更长的时间，并且局部UI测试套件可能涉及手动测试。这会导致开发人员提交代码和获
4、得反应所需的时间有所延迟。开发人员习惯于编译器优化代码，但是这种理论不必局限于编译。随着软件变得越来越复杂，其部署环境变得难以预测。基于云的效劳通常在开发团队未直接维护的虚拟效劳器上运行。一种解决方案是使用容器化的应用程序来提供一致性，但是可以使用机器学习经过来根据其部署环境来优化应用程序设置和环境配置。这可以帮助最大化产品性能并协调跨平台和环境的开发。机器学习也可以通过培训来施行编码准那么。随着时间的流逝，大型和成熟的软件产品可能会变得非常笨拙，由于数百名开发人员会不断使用它们。保持代码的清洁和标准化可以使开发人员清楚地知道哪些代码单元可以执行，而无需花费时间进展研究或者学习。机器学习经过可
5、以检测提交中与编码准那么的差异，并在将提交添加到代码库之前创立重写的建议，进而使代码库保持整洁并强迫执行准那么，而无需进展人工检查。加快软件交付机器学习有助于开发和测试流程。测试的关键局部是测试维护，这是使测试与软件保持同步的必要条件。对于频繁更改的区域例如UI测试，这可能十分耗时。机器学习经过不仅可以帮助减少维护时间的自己修复测试，而且还可以突出显示最需要测试的代码区域。这增加了测试套件中测试的价值。机器学习经过可以提供有助于优化测试和测试范围的见解。机器学习不是分散测试所有内容的方法，而是为开发人员提供了数据驱动的见解，以理解在决策经过中测试最有价值的地方。机器学习和软件开发的将来机器学习
6、是软件开发中相对较新且快速创新的内容。所使用的模型及其应用正在不断变化和改良，尤其是随着它们变得越来越广泛地使用和嵌入各种不同的经过中。随着越来越多的软件开发流程实现自动化，这些机器学习工具将被赋予更大的决策权。当前，机器学习经过主要用于辅助决策经过。他们可以标记出可疑的错误，预测潜伏的错误并提供有价值的见解，但是怎样处理此信息的决定通常仍由人决定。这局部是信任问题，局部是传统问题。软件开发和部署中的很多经过都依靠人工干预，由于这一直都是如此。展望机器学习和软件开发的将来，为机器学习经过提供动力的算法只会变得更加完善，并且基于更多的数据和更精细的分析，生成的模型将进一步得到改善。有一天，开发人员可能不需要为其创立的代码进展测试。相反，将在编写代码时自动生成测试，并且预测分析将通知开发人员，甚至在提交代码之前，编写的代码是否会对代码库产生预期的效果。0