با رشد پیچیدگی و گستردگی سیستم‌های نرم‌افزاری، بهبود عملکرد آن‌ها به یکی از مهم‌ترین چالش‌های مهندسی نرم‌افزار تبدیل شده است. یادگیری ماشین، به‌عنوان یکی از شاخه‌های پیشرفته هوش مصنوعی، امکان ارائه راه‌حل‌های نوآورانه و هوشمندانه را برای این چالش فراهم کرده است. در این مقاله، به بررسی جامع و نظام‌مند کاربردهای الگوریتم‌های یادگیری ماشین در ارتقای عملکرد سیستم‌های نرم‌افزاری پرداخته‌ایم. محورهای اصلی شامل افزایش کارایی، بهبود قابلیت اطمینان، توسعه مقیاس‌پذیری، ارتقای امنیت و تسهیل فرآیندهای نگهداری نرم‌افزار می‌باشند. نتایج این مرور نشان می‌دهد که الگوریتم‌هایی مانند یادگیری عمیق و ماشین بردار پشتیبان توانسته‌اند در زمینه‌های مختلف تحولاتی شگرف ایجاد کنند. علاوه بر تحلیل دستاوردهای کنونی، این مقاله به شناسایی خلاءهای تحقیقاتی پرداخته و مسیرهایی برای آینده پژوهش ارائه می‌دهد. یافته‌های این پژوهش، گامی مهم در جهت تلفیق یادگیری ماشین با مهندسی نرم‌افزار برای ساخت سیستم‌های هوشمندتر و مؤثرتر محسوب می‌شود.

کلیدواژه‌ها: یادگیری ماشین، بهبود عملکرد نرم‌افزار، هوش مصنوعی، مهندسی نرم‌افزار، مقیاس‌پذیری و امنیت، الگوریتم‌های عمیق، سیستم‌های هوشمند