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持续集成(CI)作业可以产生大量的数据。当作业失败时，找出了什么问题可能是一个繁琐的过程，需要对日志进行调查以发现根本原因-这通常是在作业总输出的一小部分中发现的。为了更容易地将最相关的数据从其他数据中分离出来，日志还原机器学习模型使用以前成功的作业运行来训练，以从失败的运行日志中提取异常。 此原则也可应用于其他用例，例如，从期刊或其他系统范围的常规日志文件。 利用机器学习降低噪声 一个典型的日志文件包含许多名义事件(“基线”)以及一些与开发人员相关的异常。基线可能包含难以检测和删除的随机元素，