机器学习 (ML) 通过使设计和优化计算机程序的过程更加高效和有效来促进体系结构综合。架构综合是指为不同的应用程序设计和开发软件架构的过程。借助 ML，可以更准确地理解与这些应用程序相关的约束和参数，从而使架构师能够创建更好的设计。
以下是 ML 有助于架构综合的一些具体方式：
1. 改进需求分析：ML 算法可以帮助识别大型数据集中的模式和关系，帮助架构师更好地理解其应用程序的需求。
2. 更快的优化：ML 可以帮助自动化优化软件架构的过程，从而产生更快、更准确的结果。
3. 可扩展设计：ML 技术可用于设计可扩展、灵活和健壮的软件架构，使它们能够处理不断变化的需求和不断增长的用户需求。
4. 提高性能：通过利用机器学习，架构师可以构建性能更好的软件系统，因为他们对系统的行为有了更好的理解。
5. 更好的风险管理：ML 可以帮助识别软件架构的潜在风险和威胁，使架构师能够开发更安全可靠的解决方案。
总的来说，ML 帮助架构师在更短的时间内做出更好的设计决策，最终产生性能更好的软件来满足用户的需求。
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