人工智能 (AI) 正在迅速改变来自不同行业垂直领域的所有业务功能，软件开发并非易事。
机器学习技术不仅可以显着促进传统的软件开发生命周期 (SDLC)，而且还为发明技术提供了一种全新的模型。
传统软件从机器学习技术中获得显着提升
无需担心定制软件开发，因为它不会去任何地方，但是训练机器学习模型将有助于人工智能技术的产品化。一篇流行的谷歌论文指出，现实世界中只有一小部分机器学习系统承载机器学习代码。数据安全、数据管理和前端产品接口等关键组件仍将由常规软件管理。但是，使用传统软件开发生命周期 (SDLC) 开发的技术仍然可以通过以下给定方式从 ML 方法中受益：
快速原型制作
通常，将业务需求转化为技术产品需要数月甚至数年的时间，但是机器学习通过允许技术较少的领域专家使用可视化界面或自然语言开发技术来减少这一冗长而费力的过程。
智能编程助手
您可能已经注意到开发人员花费大量时间阅读文档和调试代码。在智能编程助手的帮助下，开发人员可以减少这个时间，因为这些智能编程助手将提供及时的支持和建议，例如最佳实践、相关文档和代码示例。此类助手的示例包括用于 Java 的 Codota 和用于 Python 的 Kite。
自动分析和错误处理
智能编程助手还可以借鉴过去的经验，找出常见错误并在开发阶段自动标记。部署技术后，您可以使用机器学习来分析系统日志并标记错误。未来，我们还可以看到，允许软件在没有任何人为干预的情况下主动更改以响应错误将成为可能。
自动代码重构
清晰干净的代码是团队协作和长期维护的必备条件。随着商业组织升级他们的技术，大规模的重构几乎成为不可避免的，而且往往是痛苦的必需品。在这种情况下，机器学习可用于分析代码并优化其性能和可解释性。
精确估计
通常，可以看出软件开发超出了时间表和预算。可靠的估计需要深入了解上下文、深厚的专业知识以及与部署团队的理解。在机器学习的帮助下，人们可以对来自先前项目的数据进行训练，例如估计、用户故事和特征定义，从而更准确地预测预算和时间表。
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