چکیده در این روش از الگوریتم‌های یادگیری ماشین مثل یادگیری تقویتی، شبکه‌های عصبی ، و الگوریتم‌های ژنتیک برای بهینه‌سازی خودکار کد استفاده می‌شود. ابتدا، الگوریتم یادگیری بر روی مجموعه‌ای از کدها آموزش داده می‌شود تا الگوهایی را که منجر به کد بهینه می‌شوند، شناسایی کند. سپس با وارد شدن کد جدید، الگوریتم این کد را تجزیه و تحلیل کرده و با الگوهای آموخته شده مقایسه می کند و تغییرات و بهینه سازی ها را به صورت خودکار پیشنهاد و اعمال می کند. این الگوریتم ها می توانند الگوهای پیچیده ای را در کد پیدا کنند که بهینه سازی آن برای انسان دشوار است. بنابراین منجر به بهینه سازی بهتر و خودکار کد می شوند. مزیت این روش افزایش کارایی کد، کاهش هزینه توسعه و کاهش نیاز به دخالت دستی برنامه نرم افزاری در بهینه سازی است. بهینه سازی کد با استفاده از یادگیری ماشین ارتباط نزدیکی با حوزه کامپایلر دارد. کامپایلر به طور خودکار برنامه نوشته شده به زبانی مانند C++ یا جاوا را به زبان ماشین تبدیل می کند. یکی از مهمترین مراحل کامپایلر بهینه سازی کد است. در این مرحله کامپایلر با ایجاد تغییراتی در کد مانند بازنویسی حلقه ها، تغییر الگوریتم ها و دستورات سعی می کند کد اولیه را بهینه کند تا کد ماشین تولید شده سریعتر و کارآمدتر اجرا شود. با استفاده از یادگیری ماشینی می توان این بهینه سازی را به صورت هوشمندتر و خودکار انجام داد تا کامپایلر در مواجهه با کدهای جدید بهترین تصمیم را برای بهینه سازی بگیرد. کلمات کلیدی: کامپایلر، بهینه‌سازی، یادگیری ماشین. فهرست مطالب چکیده 1. مقدمه 2. یادگیری تقویتی عمیق در بهینه سازی سیستم 2.1     وظایف مستمر 2.2     وظایف دوره‌ای 3. ملاحظات برای ارزیابی RL عمیق در بهینه سازی سیستم 4. چالش‌ها 5. چارچوب فاز خودکار 5.1 HLS Compiler 6. بهینه سازی در یادگیری ماشین 7. نمای کلی کامپایلرهای یادگیری ماشینی 8. نتیجه‌گیری منابع