Can Using Deep Learning To Write Code Help Software Developers Stand Out?

Taasavaldanud Platon

järgijaid: 0

Kuigi tänu tehniliste talentide lõhele ja suurele tagasiastumisele on praegu palju tehnilisi töökohti, on mõeldud inimestele, kes soovivad kindlustada konkurentsivõimelisi pakette ja kiirendada oma tarkvaraarenduse karjääri nõutud teenustega. java töökohad, teadmised süvaõppest või tehisintellektist võivad aidata teil teistest silma paista.

Tehnoloogiamaailm muutub murettekitava kiirusega ja tehisintellekt on midagi, mille tehnoloogiamaailmas tegutsejad peavad mängus püsimiseks omaks võtma ja edasi liikuma. Seega võib kasutada sügav õpe Kas koodi kirjutamine aitab teil tarkvaraarendajana silma paista?

Mis on süvaõpe?

Süvaõpe on kontseptsioon, mis tekkis esmakordselt 2006. aastal Geoffrey Hintoni oma DNN-ide (Deep Neural Networks) koolituskontseptsioon. AlphaGo demonstreeris süvaõppe õppimispotentsiaali 2016. aastal ja tänapäeval kasutatakse seda üha enam kõrgetasemeliste tarkvaratehnika (SE) tööriistade loomiseks. Lühidalt öeldes õpetab süvaõpe masinaid ja roboteid inimeste moodi “mõtlema” ja eeskuju järgi õppima.

Sügav õppimine saavutatakse siis, kui andmeid juhitakse läbi närvivõrgu algoritmide kihtide. Igal kihil töödeldakse ja lihtsustatakse teavet, enne kui see edastatakse järgmisele. Sellisena on ruumi süvaõppeks, et võimaldada masinal või robotil "õppida" teavet andmete kohta, millel on paarsada funktsiooni. Kui aga teabel on palju funktsioone või veerge või kui andmed on struktureerimata, muutub protsess ülemäära tülikaks.

Süvaõppe kasutamine koodi kirjutamiseks

Iga tarkvaraarendaja võib teile öelda, et arvutikoodi tõhusa kirjutamise õppimiseks võib kuluda aastaid. Sarnaselt teise keele õppimisega nõuab kodeerimine absoluutset täpsust ja sügavat arusaamist ülesandest ja sellest, kuidas soovitud vastust saavutada.

Kui süvaõpe võimaldab robotil või masinal mõelda ja õppida teatud andmekogumi pealt samamoodi nagu inimesed, on AI ehk süvaõppe abil võimalik koodi loomise protsessi oluliselt lihtsustada.

Kõikides tööstusharudes valitseb hirm, et tehisintellekt võtab meie töökohad üle. Sisu kirjutajatest kodeerijateni on nurinad, et tehisintellekt võib ühel päeval murdosa ajast teha seda, mida meie teeme, olenevalt inimese tüübist murettekitav või ebareaalne võimalus.

Ettevaatust järgides

Kuigi süvaõppel on kindlasti oma koht arenevas tarkvaraarenduse maailmas, on praegu siiski ülioluline, et protsessi viiks läbi tarkvaraarendaja, kes kasutab protsessi abistamiseks süvaõpet või tehisintellekti. Nagu paljude murranguliste tehnoloogiliste edusammude puhul, võib pime usk põhjustada olulisi probleeme, sealhulgas turvarikkumisi, kuigi potentsiaal võib olla selge. Nii nagu inimene võib teha otsustusvigu, võib ka AI teha. Ning süvaõppe puhul on protsessi käigus õpitav info ainult nii hea kui selle algne andmeallikas; üks väike kõrvalekalle või kvaliteediviga võib põhjustada olulisi kodeerimisvigu.

Koodi kirjutamise sügava õppimise teine puudus on see, et kui kood pole tarkvaraarendaja algatatud, võib neil tekkida plagiaadi oht. Lõppude lõpuks, kui teie süvaõppe algoritmid õpivad protsesside komplekti, on loogiline, et samade andmete korral on ka kellegi teise tahe.

Tasakaalu saavutamine

Kiiresti arenevas maailmas tasub alati omada teadmisi viimaste edusammude kohta, et neid saaks tulevaste kontrolliprotsesside käigus uurida. Koodi loomise riske on võimalik kompenseerida süvaõppe abil, rakendades tõhusat ülevaatusprotsessi, mis võib hõlmata koodi kvaliteedi testimist kõigis arendusetappides või määrata ülevaatusprotsesse läbi viima suurem meeskond. Selge on see, et valvsus on oluline; samal ajal sügav õpe kahtlemata omab tohutut potentsiaali kodeerimise ja tarkvaraarenduse tõhusamaks muutmisel, erinevalt inimestest ei ole AI meeskonna ees vastutav ja võib täiesti järelevalveta teha potentsiaalselt katastroofilisi vigu.

Järeldus

Koodi kirjutamisel võib süvaõpe aidata teil luua täpsemat koodi ja kiiremini. Seetõttu on tarkvaraarendaja jaoks selge kasu, kui ta suudab koodi kirjutamiseks kasutada süvaõpet või vähemalt sellele avatud. Kui seda ei tehta, võite jääda maha, kuna tööstus liigub jätkuvalt märkimisväärses tempos. Kuid sügav õppimine ei ole kõik ja lõpp neile, kes soovivad oma tarkvarakarjääri arendada.

Konkurentsivõimeliste Pythoni või Java töökohtade tagamiseks on vaja tugevaid oskusi ja laiemat arusaama sellest, mida kodeerimise tulevik endaga kaasa tuua võib. Üks võimalus otsustada, milliste oskuste omandamisse tasub investeerida, on töötada koos tehnikavärbajaga, kes tunneb hästi, mida valdkonna organisatsioonid täna ootavad ja mida nad tõenäoliselt oma töötajatelt tulevikus nõuavad.