对大多数现代软件团队来说，软件交付是一个连续的过程。
软件交付不再是开发结束时的明确阶段，而是日常开发过程中的连续过程，每天甚至每小时部署一次。如今，机器学习过程更多地应用于软件部署，以节省时间和优化过程，使软件公司能够继续有效地开发和部署。
机器学习(ML)是指基于数据集开发模型的开发算法的过程。这些分析可以对可能隐藏的数据提供见解。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。
在ML中，特别强大的功能是实时或接近大数据的实时处理。这在软件交付中很有价值，在这个世界上，成千上万的用户可以在任何给定的时间同时使用软件。通过错误的修复和新功能，向这些用户推出更新对于确保所有用户都能通过错误的修复和新功能提供更新至关重要。机器学习可以通过分析数据日志来帮助软件交付过程，检测错误，并在错误传递给全球数百万用户之前做出决定。
持续测试和持续集成已成为软件开发的核心概念。这种快节奏的开发风格打破了软件开发的传统阶段。相反，软件并不被视为一个明确的计划、开发和测试阶段，而是被视为持续测试和开发的实际产品。
机器学习在软件交付的许多不同领域已经变得非常有用。在倡导CI/CD方法论的环境中工作的开发人员可以快速提供软件更新。因此，非常有必要为他们提供所需的工具，使他们提交安全，并按预期工作，不会迅速产生无关紧要的错误。重要的是。机器学习过程可以通过多种方式帮助实现这一目标。
连续测试在开发过程中至关重要，而不是在开发周期结束时作为离散阶段。在这种情况下，产品将在计划、原型、开发和部署代码的每个阶段进行测试。
这些测试采用了许多不同的形式。单元测试、API测试、UI测试等都属于连续测试的范围。然而，尽管大多数测试都是自动化的，但它们并没有同时提供所有的结果。例如，UI测试通常比单元测试需要更长的时间，一些UI测试套件可能涉及手动测试。这将延迟开发人员提交代码和获取反馈所需的时间。
开发人员习惯于编译器优化代码，但这种做法并不局限于编译。随着软件变得越来越复杂，其部署环境变得不可预测。基于云的服务通常运行在开发团队未直接维护的虚拟服务器上。解决方案是使用容器应用程序来提供一致性，但机器学习过程可以根据其部署环境优化应用程序设置和环境配置。这有助于最大化产品性能，协调跨平台和环境的发展。
编码标准也可以通过培训来实现机器学习。由于数百名开发人员将继续使用它们，因此随着时间的推移，大型和成熟的软件产品可能会变得非常笨拙。在不花时间研究或学习的情况下，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。机器学习过程可以检测提交和编码标准之间的差异，并在将提交添加到代码库之前创建重写建议，以保持代码库清洁和强制执行标准，而无需手动检查。
加快软件交付机器学习有助于自动化开发和测试过程。测试的关键部分是测试和维护，这是使测试与软件同步的必要条件。频繁更改的区域（如UI测试）可能特别耗时。机器学习过程不仅可以帮助减少维护时间的自我修复测试，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。机器学习过程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数据驱动的见解，以了解决策过程中最有价值的测试。
未来的机器学习和软件开发机器学习是软件开发中相对较新和快速创新的内容。所使用的模型及其应用程序正在不断变化和改进，特别是随着它们被广泛使用和嵌入到不同的过程中。随着越来越多的软件开发过程自动化，这些机器学习工具将被赋予更大的决策权。
目前，机器学习过程主要用于辅助决策过程。他们可以标记可疑的错误，预测潜在的错误，并提供有价值的意见，但如何处理这些信息的决定通常仍然是由人们决定的。这部分是信任问题，部分是传统问题。软件开发和部署中的许多过程都依赖于人工干预，因为这一直是如此。
展望机器学习和软件开发的未来，基于更多的数据和更详细的分析，为机器学习过程提供动力的算法只会更加完善，生成的模型也会进一步改进。
有一天，开发人员可能不需要测试他们创建的代码。相反，测试将在编写代码时自动生成，预测分析将通知开发人员编写的代码是否会对代码库产生预期的效果，甚至在提交代码之前。
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