基于代码的机器学习是什么，它的原理如何

（文章来源：CDA数据分析师）

随着IT组织的发展，其代码库的大小以及开发人员工具链的复杂性也在不断增长。工程负责人对其代码库，软件开发过程和团队状态了解的非常有限。通过将现代数据科学和机器学习技术应用于软件开发，大型企业有机会显著提高其软件交付性能和工程效率。

在过去的几年中，许多大型公司，例如Google，Microsoft，Facebook以及类似Jetbrains等较小的公司已经与学术研究人员合作，为基于代码的机器学习奠定了基础。

基于代码的机器学习？代码机器学习（MLonCode）是一个新的跨学科研究领域，涉及自然语言处理，编程语言结构以及社会和历史分析，例如贡献图形和提交时间序列。MLonCode旨在从大规模的源代码数据集中学习，从而能自动执行软件工程任务，例如辅助代码审查，代码重复数据删除，软件专业知识评估等。

为什么MLonCode很难？某些MLonCode问题要求零错误率，例如与代码生成有关的错误率。自动程序修复是一个特定的示例。一个微小的单一错误预测可能会导致整个程序的编译失败。

在其他一些情况下，错误率必须足够低。理想的模型应犯的错误应尽可能少，所以用户（软件开发人员）的信噪比仍是可承受且值得信赖的。因此，可以使用与传统静态代码分析工具相同的方式来使用该模型。最佳实践挖掘就是一个很好的例子。

最后，绝大多数MLonCode问题是无监督的，或至多是弱监督的。手动标记数据集可能会非常昂贵，因此研究人员通常必须开发相关的启发式方法。例如，有许多相似性分组任务，例如向相似的开发人员展示或根据专业领域帮助团队。我们在本主题中的经验在于挖掘代码格式化规则，并将其应用于修复错误，这与短绒一样，但完全不受监督。有一个相关的学术竞赛来预测格式问题，称为CodRep。

MLonCode问题包括各种数据挖掘任务，这些任务从理论上讲可能是微不足道的，但由于规模或对细节的关注，在技术上仍然具有挑战性。示例包括代码克隆检测和类似的开发人员聚类。此类问题的解决方案在年度学术会议“ 采矿软件存储库”中进行了介绍。

采矿软件存储库会议徽标。解决MLonCode问题时，通常用以下方式之一表示源代码：频率字典（加权词袋，BOW）。示例：函数内的标志符；文件中的graphlet；存储库的依赖性；可以通过TF-IDF加权频率等。这些表示是最简单，可伸缩性最高的。顺序令牌流（TS），对应于源代码解析序列。该流通常通过指向相应抽象语法树节点的链接来增强。此表示形式对常规自然语言处理算法（包括序列到序列深度学习模型）很友好。

一棵树，它自然地来自抽象语法树。在进行不可逆的简化或标志符后，我们执行各种转换。这是最强大的表示形式，也是最难使用的表示形式。以下是相关的ML模型包括各种图嵌入和门控图神经网络。

解决MLonCode问题的许多方法都基于所谓的自然假说（Hindle等）：“从理论上讲，编程语言是复杂，灵活且功能强大的，但很多人实际上编写的程序大多是简单且相当重复的，因此它们具有有用的可预测统计属性，可以在统计语言模型中捕获并用于软件工程、任务。”

该声明证明了大代码的有用性：分析的源代码越多，强调的统计属性越强，并且训练有素的机器学习模型所获得的指标越好。底层关系与当前最新的自然语言处理模型相同：如XLNet，ULMFiT等。类似地，通用MLonCode模型可以在下游任务中进行训练和利用。
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