Voiko koodin kirjoittamisen syväoppiminen auttaa ohjelmistokehittäjiä erottumaan joukosta?

Julkaissut Platon

seuraajia: 0

Vaikka tällä hetkellä tarjolla on paljon teknisiä työpaikkoja teknisten kykyjen puutteen ja suuren eron ansiosta ihmisille, jotka haluavat varmistaa kilpailukykyiset paketit ja nopeuttaa ohjelmistokehitysuraansa halutuilla java työpaikkoja, syväoppimisen tai tekoälyn tuntemus voi auttaa sinua erottumaan muista.

Teknologian maailma muuttuu hälyttävää vauhtia, ja tekoäly on asia, joka teknologiamaailman ihmisten on omaksuttava ja edettävä pysyäkseen pelissä mukana. Eli voi käyttää syvä oppiminen koodin kirjoittaminen auttaa sinua erottumaan joukosta ohjelmistokehittäjänä?

Mikä on syväoppiminen?

Deep Learning on käsite, joka syntyi ensimmäisen kerran vuonna 2006 Geoffrey Hintonin DNN (Deep Neural Networks) -koulutuskonsepti. AlphaGo osoitti syvän oppimisen oppimispotentiaalia edelleen vuonna 2016, ja nykyään sitä käytetään yhä enemmän korkean tason ohjelmistosuunnittelutyökalujen (SE) luomiseen. Lyhyesti sanottuna syväoppiminen opettaa koneita ja robotteja "ajattelemaan" kuten ihmiset ja oppimaan esimerkillä.

Syväoppiminen saavutetaan, kun dataa ajetaan hermoverkkoalgoritmien kerrosten läpi. Jokaisessa kerroksessa tietoa käsitellään ja yksinkertaistetaan ennen kuin se siirretään seuraavalle. Sellaisenaan on tilaa syvälle oppimiselle, jotta kone tai robotti voi "oppia" tietoja tiedoista, joissa on muutama sata ominaisuutta. Jos tiedossa on kuitenkin paljon ominaisuuksia tai sarakkeita tai jos data on jäsentämätöntä, prosessista tulee kohtuuttoman hankala.

Syväoppiminen koodin kirjoittamiseen

Jokainen ohjelmistokehittäjä voi kertoa sinulle, että voi kestää vuosia oppia kirjoittamaan tietokonekoodia tehokkaasti. Toisen kielen oppimisen tapaan koodaus vaatii ehdotonta tarkkuutta ja syvällistä ymmärrystä käsillä olevasta tehtävästä ja siitä, kuinka haluttu vastaus saavutetaan.

Jos syväoppiminen antaa robotille tai koneelle mahdollisuuden ajatella ja oppia tietyn datajoukon yli samalla tavalla kuin ihmiset, on mahdollista, että tekoäly eli syväoppiminen yksinkertaistaa koodin luomisprosessia huomattavasti.

Kaikkialla toimialalla vallitsee pelko siitä, että tekoäly valtaa työmme. Sisällön kirjoittajista koodaajiin muriseminen siitä, että tekoäly voisi jonain päivänä pystyä tekemään sen, mitä teemme, murto-osassa aikaa, on joko huolestuttavaa tai epärealistinen mahdollisuus riippuen henkilötyypistäsi.

Varovaisuutta noudattaen

Vaikka syvällä oppimisella on varmasti paikkansa kehittyvässä ohjelmistokehityksen maailmassa, tällä hetkellä on silti elintärkeää, että prosessin suorittaa ohjelmistokehittäjä, joka käyttää syväoppimista tai tekoälyä apuna prosessissa. Kuten monet uraauurtavat teknologiset edistysaskeleet, vaikka potentiaali saattaa olla selvä, sokea usko voi johtaa merkittäviin ongelmiin, mukaan lukien tietoturvaloukkauksiin. Aivan kuten ihminen voi tehdä harkintavirheitä, myös tekoäly voi tehdä virheitä. Ja syväoppimisen tapauksessa prosessin kautta opittu tieto on vain yhtä hyvä kuin sen alkuperäinen tietolähde; yksi pieni poikkeama tai laatuvirhe voi johtaa merkittäviin koodausvirheisiin.

Toinen koodin kirjoittamisen syvällisen oppimisen haittapuoli on se, että jos koodia ei ole kehittänyt ohjelmistokehittäjä, he voivat olla vaarassa tehdä plagiointia. Loppujen lopuksi, jos syväoppimisalgoritmit oppivat joukon prosesseja, on selvää, että samalla datalla on myös jonkun muun tahto.

Tasapainon saavuttaminen

Nopeasti muuttuvassa maailmassa kannattaa aina tuntea viimeisimmät edistysaskeleet, jotta niitä voidaan tutkia äärirajoihinsa tulevien testausprosessien aikana. On mahdollista tasoittaa koodin luomisen riskejä syväoppimisen avulla ottamalla käyttöön tehokas tarkistusprosessi, joka voi sisältää koodin laadun testauksen kaikissa kehitysvaiheissa tai antaa suuremman tiimin suorittamaan tarkistusprosesseja. On selvää, että valppaus on tärkeää; sillä aikaa syvällinen oppiminen epäilemättä sillä on valtava potentiaali koodauksen ja ohjelmistokehityksen tehostamiseksi, toisin kuin ihmisillä, tekoäly ei ole tilivelvollinen tiimille ja voi tehdä mahdollisesti katastrofaalisia virheitä, jos sitä ei valvota kokonaan.

Yhteenveto

Mitä tulee koodin kirjoittamiseen, syväoppiminen voi auttaa sinua tuottamaan tarkempaa koodia nopeammin. Siksi ohjelmistokehittäjälle on selvää hyötyä siitä, että hän pystyy tai ainakin avoin käyttämään syväoppimista koodin kirjoittamisessa. Jos näin ei tehdä, seurauksena voi olla jääminen jälkeen, kun ala etenee edelleen huomattavaa vauhtia. Syväoppiminen ei kuitenkaan ole kaikki ja loppu niille, jotka haluavat kehittää ohjelmistouraansa.

Kilpailukykyisten python- tai java-työpaikkojen turvaamiseksi tarvitaan vahvaa osaamista sekä laajempaa ymmärrystä koodauksen tulevaisuudesta. Yksi tapa määrittää, mihin taitoihin kannattaa panostaa, on työskennellä tekniikan rekrytoijan kanssa, jolla on hyvä käsitys siitä, mitä alan organisaatiot odottavat tänään ja mitä ne todennäköisesti vaativat työntekijöiltään tulevaisuudessa.