L'utilisation du Deep Learning pour écrire du code peut-elle aider les développeurs de logiciels à se démarquer ?

Republié par Platon

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Bien qu'il existe actuellement de nombreux emplois technologiques grâce au manque de talents technologiques et à la grande démission, pour les personnes qui souhaitent obtenir des packages compétitifs et accélérer leur carrière dans le développement de logiciels avec des candidats recherchés. emplois java, une connaissance de l'apprentissage en profondeur ou de l'IA pourrait vous aider à vous démarquer des autres.

Le monde de la technologie évolue à un rythme alarmant, et l'IA est quelque chose que les acteurs du monde de la technologie doivent adopter et suivre pour rester dans le jeu. Alors, peut utiliser l'apprentissage en profondeur écrire du code vous aide à vous démarquer en tant que développeur de logiciels ?

Qu'est-ce que le Deep Learning?

Le Deep Learning est un concept né en 2006, avec de Geoffrey Hinton Concept de formation DNN (Deep Neural Networks). Le potentiel d'apprentissage de l'apprentissage en profondeur a été démontré par AlphaGo en 2016 et, aujourd'hui, il est de plus en plus utilisé pour créer des outils d'ingénierie logicielle (SE) de haut niveau. En un mot, le deep learning apprend aux machines et aux robots à « penser » comme les humains et à apprendre par l'exemple.

L'apprentissage en profondeur est réalisé lorsque les données sont exécutées à travers des couches d'algorithmes de réseau neuronal. A chaque couche, les informations sont traitées et simplifiées avant d'être transmises à la suivante. En tant que tel, il y a de la place pour l'apprentissage en profondeur pour permettre à une machine ou à un robot d'"apprendre" des informations sur des données qui ont quelques centaines de fonctionnalités. Cependant, si les informations comportent un grand volume de fonctionnalités ou de colonnes, ou si les données ne sont pas structurées, le processus devient d'une lourdeur prohibitive.

Utiliser le deep learning pour écrire du code

N'importe quel développeur de logiciel pourra vous dire qu'apprendre à écrire du code informatique efficacement peut prendre des années. Semblable à l'apprentissage d'une autre langue, le codage nécessite une précision absolue et une compréhension approfondie de la tâche à accomplir et de la manière d'obtenir la réponse souhaitée.

Si l'apprentissage en profondeur permet à un robot ou à une machine de penser et d'apprendre à travers un ensemble spécifique de données de la même manière que les humains, il est possible que le processus de création de code soit considérablement simplifié par l'IA ou l'apprentissage en profondeur.

Dans toutes les industries, il y a un courant de peur que l'IA ne prenne le contrôle de nos emplois. Des rédacteurs de contenu aux codeurs, les murmures selon lesquels l'IA pourrait un jour être capable de faire ce que nous faisons, en une fraction du temps, sont soit préoccupants, soit une possibilité irréaliste, selon le type de personne que vous êtes.

Faire preuve de prudence

Bien que l'apprentissage en profondeur ait très certainement sa place dans le monde en évolution du développement de logiciels, à l'heure actuelle, il est toujours essentiel que le processus soit entrepris par un développeur de logiciels qui utilise l'apprentissage en profondeur ou l'IA pour aider au processus. Comme pour de nombreuses avancées technologiques révolutionnaires, bien que le potentiel puisse être clair, une foi aveugle pourrait entraîner des problèmes importants, y compris des failles de sécurité. Tout comme un humain peut faire des erreurs de jugement, l'IA le peut aussi. Et dans le cas de l'apprentissage en profondeur, les informations apprises tout au long du processus ne sont aussi bonnes que leur source de données d'origine ; une petite anomalie ou un défaut de qualité pourrait entraîner des erreurs de codage importantes.

Un autre inconvénient de l'apprentissage en profondeur pour écrire du code est que, si le code n'a pas été créé par un développeur de logiciel, il risque de commettre un plagiat. Après tout, si vos algorithmes d'apprentissage en profondeur apprennent un ensemble de processus, il va de soi que, étant donné les mêmes données, la volonté de quelqu'un d'autre aussi.

Atteindre l'équilibre

Dans un monde en évolution rapide, il est toujours avantageux d'avoir une connaissance des dernières avancées, afin qu'elles puissent être explorées jusqu'à leurs limites tout en épreuvant les processus futurs. Il est possible de compenser les risques de création de code via l'apprentissage en profondeur en mettant en œuvre un processus de révision efficace qui pourrait inclure des tests de qualité du code à toutes les étapes du développement ou en affectant une équipe plus importante pour entreprendre les processus de révision. Ce qui est clair, c'est que la vigilance est importante ; alors que apprentissage en profondeur sans aucun doute a un énorme potentiel pour rendre le codage et le développement de logiciels plus efficaces, contrairement aux humains, l'IA n'est pas responsable devant une équipe et pourrait commettre des erreurs potentiellement catastrophiques si elle n'est pas supervisée.

Conclusion

Lorsqu'il s'agit d'écrire du code, le deep learning peut vous aider à produire du code plus précis, plus rapidement. Par conséquent, il est clairement avantageux pour un développeur de logiciels de pouvoir, ou du moins de s'ouvrir à, l'utilisation de l'apprentissage en profondeur pour écrire du code. Si vous ne le faites pas, vous risquez d'être laissé pour compte alors que l'industrie continue d'avancer à un rythme remarquable. Cependant, l'apprentissage en profondeur n'est pas la solution ultime pour ceux qui cherchent à développer leur carrière dans le logiciel.

Afin de sécuriser des emplois python ou java compétitifs, il est nécessaire d'avoir de solides compétences ainsi qu'une compréhension plus large de ce que l'avenir du codage peut réserver. Une façon de déterminer les compétences dans lesquelles il vaut la peine d'investir est de travailler avec un recruteur en technologie, qui aura une bonne idée de ce que les organisations du secteur attendent aujourd'hui et de ce qu'elles sont susceptibles d'exiger de leurs employés à l'avenir.