本文发表于2016年9月/10月的《IEEE Software》期刊，由Panos Louridas和Christof Ebert共同撰写。Panos Louridas是雅典经济与商业大学的副教授，专注于算法和软件的教学与研究；Christof Ebert则是Vector Consulting Services的董事总经理，并在斯图加特大学和巴黎索邦大学任教。本文的主题是机器学习（Machine Learning, ML）技术及其在软件开发中的应用，特别是通过一个代码分析的案例研究，展示了机器学习如何帮助管理质量风险并提高质量保证的生产力。
机器学习并非新技术，早在20世纪70年代，相关的算法就已经出现。然而，随着计算能力的爆炸式增长和数据量的急剧增加，机器学习得以应用于越来越复杂的问题和广泛的领域。本文旨在为IT开发人员和软件工程师提供一个关于机器学习技术的简要概述，并通过一个具体的案例研究，展示机器学习在代码分析中的实际应用。
机器学习在多个领域中得到了广泛应用，例如： - 安全启发式：通过提炼攻击模式来保护端口或网络。 - 图像分析：用于医学分析或人脸和指纹识别。 - 深度学习：用于生成数据分析和大数据处理的规则，如市场营销和销售推广。 - 对象识别和预测：通过结合视频流和多传感器融合，用于自动驾驶。 - 模式识别：用于分析代码中的弱点，如关键性和代码异味（code smells）。
机器学习主要采用两种策略： - 监督学习（Supervised Learning）：训练集包含数据和任务的正确输出，类似于给学生提供问题和答案，让他们学会解决未来的问题。监督学习包括分类算法（如逻辑回归、分类树、支持向量机、随机森林和人工神经网络）和回归算法（如线性回归、决策树、贝叶斯网络和模糊分类）。 - 无监督学习（Unsupervised Learning）：训练集只包含数据，计算机需要自己找到解决方案。无监督学习包括聚类算法（如K均值聚类、层次聚类、高斯混合模型和遗传算法）和降维算法（如主成分分析、张量分解和多维统计）。
机器学习的普及带来了丰富的工具，大多数工具是开源的，便于用户实验和学习。常用的工具包括： - R：适合具有较强统计学背景的用户，拥有丰富的机器学习和统计推断库。 - Python：适合具有计算机科学背景的用户，拥有广泛的数值计算、科学计算和机器学习库。 - Spark：适合处理大规模数据集，提供了高级的抽象和机器学习库。 - H2O：一个较新的平台，支持Hadoop和Spark，提供了监督和无监督学习算法。 - MATLAB和SAS：商业软件，适合工程师和商业智能任务。
人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANNs）是机器学习中的重要组成部分，近年来随着计算资源的廉价化，深度学习（Deep Learning）得到了快速发展。深度学习通过大型神经网络执行机器学习任务，在图像识别、自动翻译等领域取得了显著成功。常用的深度学习工具包括Theano和Google的TensorFlow。
本文通过一个具体的案例研究，展示了机器学习在代码分析中的应用。该案例研究由Vector Consulting Services开发，旨在帮助项目管理人员和产品所有者评估代码的关键性，并优化资源分配。具体步骤如下： 1. 提供已完成项目的模块列表：从配置系统中提取所有用于学习的模块。 2. 提供每个学习模块的缺陷列表：对高排名缺陷进行根本原因分析，生成帕累托缓解列表。 3. 提供每个学习模块的变更历史分类：记录每个模块的编译或交付次数。 4. 通过静态代码分析，组装每个学习模块的复杂性分类：如代码分析中的热点。 5. 构建初始关键性列表：结合步骤2、3和4的输入，评估关键性列表的有效性。 6. 对当前项目重复步骤1至5：生成新模块的关键性预测结果。 7. 手动准备改进建议：对排名最关键的模块进行闪审、重构或重写。 8. 验证和改进预测模型：通过事后分析，比较实际缺陷排名与预测排名，调整自动分类方法。
通过机器学习工具，开发者可以在早期检测到24%的缺陷，并通过集中资源对高风险模块进行更深入的测试，减少10%以上的工作量，最终实现至少20%的缺陷修复成本降低。该方法的有效性在于优化资源分配，专注于影响产品效用的关键缺陷。
本文的亮点在于通过具体的案例研究，展示了机器学习在代码分析中的实际应用，并详细介绍了机器学习的学习策略、工具和算法。本文不仅为软件工程师提供了机器学习的入门指南，还展示了机器学习在提高软件质量和降低开发成本方面的巨大潜力。
本文通过对机器学习技术的全面介绍和具体案例研究，展示了机器学习在软件开发中的广泛应用和实际价值。无论是初学者还是经验丰富的开发者，都可以从本文中获得关于机器学习的宝贵知识和实用工具。