¿Puede el uso del aprendizaje profundo para escribir código ayudar a los desarrolladores de software a destacarse?

Reeditado por Platón

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Aunque hay muchos trabajos tecnológicos disponibles en este momento gracias a la brecha de talento tecnológico y la Gran Renuncia, para las personas que desean asegurar paquetes competitivos y acelerar su carrera de desarrollo de software con los codiciados trabajos java, un conocimiento de aprendizaje profundo o IA podría ayudarlo a destacarse del resto.

El mundo de la tecnología está cambiando a un ritmo alarmante, y la IA es algo que aquellos en el mundo de la tecnología deben adoptar y moverse para permanecer en el juego. Entonces, ¿puede usar deep learning escribir código te ayuda a sobresalir como desarrollador de software?

¿Qué es Deep Learning?

Deep Learning es un concepto que surgió por primera vez en 2006, con de Geoffrey Hinton Concepto de entrenamiento DNNs (Deep Neural Networks). AlphaGo demostró aún más el potencial de aprendizaje del aprendizaje profundo en 2016 y, en la actualidad, se utiliza cada vez más para crear herramientas de ingeniería de software (SE) de alto nivel. En pocas palabras, el aprendizaje profundo enseña a las máquinas y a los robots a “pensar” como humanos y a aprender con el ejemplo.

El aprendizaje profundo se logra cuando los datos se ejecutan a través de capas de algoritmos de redes neuronales. En cada capa, la información se procesa y simplifica antes de pasar a la siguiente. Como tal, hay espacio para el aprendizaje profundo para permitir que una máquina o robot "aprenda" información sobre datos que tienen unos pocos cientos de características. Sin embargo, si la información tiene un gran volumen de funciones o columnas, o si los datos no están estructurados, el proceso se vuelve prohibitivamente engorroso.

Uso del aprendizaje profundo para escribir código

Cualquier desarrollador de software podrá decirle que puede tomar años aprender a escribir código de computadora de manera efectiva. Al igual que aprender otro idioma, la codificación requiere una precisión absoluta y una comprensión profunda de la tarea en cuestión y de cómo lograr la respuesta deseada.

Si el aprendizaje profundo permite que un robot o una máquina piensen y aprendan a través de un conjunto específico de datos de la misma manera que los humanos, existe la posibilidad de que el proceso de creación de código se simplifique enormemente mediante la IA o el aprendizaje profundo.

En todas las industrias, existe una corriente de temor de que la IA se haga cargo de nuestros trabajos. Desde los escritores de contenido hasta los codificadores, los rumores de que la IA algún día podría hacer lo que hacemos nosotros, en una fracción del tiempo, son una posibilidad preocupante o poco realista, según el tipo de persona que seas.

Ejerciendo cautela

Si bien el aprendizaje profundo sin duda tiene su lugar dentro del mundo en avance del desarrollo de software, en la actualidad, sigue siendo vital que el proceso lo lleve a cabo un desarrollador de software que utilice el aprendizaje profundo o la IA para ayudar en el proceso. Al igual que con muchos avances tecnológicos innovadores, aunque el potencial puede ser claro, la fe ciega podría generar problemas importantes, incluidas brechas en la seguridad. Así como un ser humano puede cometer errores de juicio, también puede hacerlo la IA. Y en el caso del aprendizaje profundo, la información aprendida a través del proceso es tan buena como su fuente de datos original; una pequeña anomalía o falla en la calidad podría conducir a errores de codificación significativos.

Otro inconveniente del aprendizaje profundo para escribir código es que, si el código no ha sido originado por un desarrollador de software, podría correr el riesgo de cometer plagio. Después de todo, si sus algoritmos de aprendizaje profundo aprenden un conjunto de procesos, es lógico que, dados los mismos datos, la voluntad de otra persona también.

Logrando el equilibrio

En un mundo que cambia rápidamente, siempre vale la pena tener conocimiento de los últimos avances, de modo que puedan explorarse hasta sus límites mientras se prueban los procesos futuros. Es posible compensar los riesgos de la creación de código a través del aprendizaje profundo mediante la implementación de un proceso de revisión eficaz que podría incluir pruebas de calidad del código en todas las etapas de desarrollo o la asignación de un equipo más grande para llevar a cabo los procesos de revisión. Lo que está claro es que la vigilancia es importante; mientras aprendizaje profundo sin duda tiene un enorme potencial para hacer que la codificación y el desarrollo de software sean más efectivos, a diferencia de los humanos, la IA no es responsable ante un equipo y podría cometer errores potencialmente catastróficos si no se supervisa por completo.

Conclusión

Cuando se trata de escribir código, el aprendizaje profundo puede ayudarlo a producir un código más preciso, más rápidamente. Por lo tanto, es un claro beneficio para un desarrollador de software poder, o al menos estar abierto a, usar el aprendizaje profundo para escribir código. De lo contrario, podría quedarse atrás a medida que la industria continúa avanzando a un ritmo notable. Sin embargo, el aprendizaje profundo no es el todo y el final para aquellos que buscan desarrollar su carrera de software.

Para asegurar trabajos competitivos de python o java, es necesario tener un sólido conjunto de habilidades, así como una comprensión más amplia de lo que puede deparar el futuro de la codificación. Una forma de determinar en qué habilidades vale la pena invertir es trabajar con un reclutador de tecnología, que tendrá una buena idea de lo que las organizaciones de la industria esperan hoy y lo que es probable que exijan de sus empleados en el futuro.