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

प्लेटो द्वारा पुनर्प्रकाशित

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हालाँकि तकनीकी प्रतिभा की कमी और महान त्यागपत्र के कारण इस समय बहुत सारी तकनीकी नौकरियाँ मौजूद हैं, उन लोगों के लिए जो प्रतिस्पर्धी पैकेज हासिल करना चाहते हैं और अपने सॉफ्टवेयर विकास करियर में तेजी लाना चाहते हैं। जावा नौकरियां, गहन शिक्षण या एआई का ज्ञान आपको बाकियों से अलग दिखने में मदद कर सकता है।

प्रौद्योगिकी की दुनिया चिंताजनक दर से बदल रही है, और एआई एक ऐसी चीज है जिसे तकनीकी दुनिया के लोगों को खेल में बने रहने के लिए अपनाना चाहिए और इसके साथ आगे बढ़ना चाहिए। तो, उपयोग कर सकते हैं ध्यान लगा के पढ़ना या सीखना कोड लिखने से आपको सॉफ़्टवेयर डेवलपर के रूप में उभरने में मदद मिलेगी?

डीप लर्निंग क्या है?

डीप लर्निंग एक अवधारणा है जो पहली बार 2006 में सामने आई थी जेफ्री हिंटन डीएनएन (डीप न्यूरल नेटवर्क) प्रशिक्षण अवधारणा। डीप लर्निंग की सीखने की क्षमता को 2016 में अल्फ़ागो द्वारा और अधिक प्रदर्शित किया गया था और आज, इसका उपयोग उच्च स्तरीय सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग (एसई) टूल बनाने के लिए तेजी से किया जाता है। संक्षेप में, गहन शिक्षा मशीनों और रोबोटों को इंसानों की तरह "सोचना" और उदाहरण के द्वारा सीखना सिखाती है।

जब डेटा को तंत्रिका नेटवर्क एल्गोरिदम की परतों के माध्यम से चलाया जाता है तो गहन शिक्षण प्राप्त होता है। प्रत्येक परत पर, जानकारी को अगली परत पर भेजने से पहले संसाधित और सरलीकृत किया जाता है। इस प्रकार, किसी मशीन या रोबोट को कुछ सौ विशेषताओं वाले डेटा के बारे में जानकारी "सीखने" में सक्षम बनाने के लिए गहन शिक्षण के लिए जगह है। हालाँकि, यदि जानकारी में बड़ी मात्रा में सुविधाएँ या कॉलम हैं, या यदि डेटा असंरचित है, तो प्रक्रिया अत्यधिक बोझिल हो जाती है।

कोड लिखने के लिए गहन शिक्षण का उपयोग करना

कोई भी सॉफ़्टवेयर डेवलपर आपको बता सकेगा कि कंप्यूटर कोड को प्रभावी ढंग से लिखना सीखने में वर्षों लग सकते हैं। किसी अन्य भाषा को सीखने के समान, कोडिंग के लिए पूर्ण सटीकता और हाथ में काम की गहरी समझ और वांछित प्रतिक्रिया कैसे प्राप्त की जाए, इसकी आवश्यकता होती है।

यदि गहन शिक्षण किसी रोबोट या मशीन को डेटा के एक विशिष्ट सेट पर उसी तरह सोचने और सीखने की अनुमति देता है जैसे मनुष्य कर सकते हैं, तो एआई या गहन शिक्षण द्वारा कोड बनाने की प्रक्रिया को काफी सरल बनाने की संभावना है।

सभी उद्योगों में यह डर व्याप्त है कि एआई हमारी नौकरियों पर कब्ज़ा कर लेगा। सामग्री लेखकों से लेकर कोडर तक, यह कहना कि एआई एक दिन वह करने में सक्षम हो सकता है जो हम समय के एक अंश में करते हैं, या तो चिंताजनक है या एक अवास्तविक संभावना है, यह इस बात पर निर्भर करता है कि आप किस प्रकार के व्यक्ति हैं।

सावधानी बरत रहे हैं

जबकि वर्तमान समय में सॉफ्टवेयर विकास की बढ़ती दुनिया में डीप लर्निंग का निश्चित रूप से अपना स्थान है, यह अभी भी महत्वपूर्ण है कि यह प्रक्रिया एक सॉफ्टवेयर डेवलपर द्वारा की जाए जो प्रक्रिया में सहायता के लिए डीप लर्निंग या एआई का उपयोग करता है। कई अभूतपूर्व तकनीकी प्रगति की तरह, हालांकि संभावनाएं स्पष्ट हो सकती हैं, अंध विश्वास सुरक्षा में उल्लंघन सहित महत्वपूर्ण समस्याओं को जन्म दे सकता है। जिस प्रकार मनुष्य निर्णय में त्रुटियाँ कर सकता है, उसी प्रकार AI भी कर सकता है। और गहन शिक्षण के मामले में, प्रक्रिया के माध्यम से सीखी गई जानकारी अपने मूल डेटा स्रोत जितनी ही अच्छी होती है; गुणवत्ता में एक छोटी सी विसंगति या चूक महत्वपूर्ण कोडिंग त्रुटियों का कारण बन सकती है।

कोड लिखना गहन सीखने का एक और दोष यह है कि, यदि कोड किसी सॉफ़्टवेयर डेवलपर द्वारा उत्पन्न नहीं किया गया है, तो उन्हें साहित्यिक चोरी करने का जोखिम हो सकता है। आख़िरकार, यदि आपका गहन शिक्षण एल्गोरिदम प्रक्रियाओं का एक सेट सीखता है, तो इसका कारण यह है कि, समान डेटा को देखते हुए, किसी और की भी इच्छा होगी।

संतुलन हासिल करना

तेजी से आगे बढ़ती दुनिया में, नवीनतम प्रगति का ज्ञान होना हमेशा फायदेमंद होता है, ताकि भविष्य में प्रूफिंग प्रक्रियाओं के दौरान उनकी सीमा तक उनका पता लगाया जा सके। एक प्रभावी समीक्षा प्रक्रिया को लागू करके गहन शिक्षण के माध्यम से कोड निर्माण के जोखिमों को दूर करना संभव है जिसमें विकास के सभी चरणों के माध्यम से कोड गुणवत्ता परीक्षण या समीक्षा प्रक्रियाओं को शुरू करने के लिए एक बड़ी टीम को नियुक्त करना शामिल हो सकता है। जो स्पष्ट है वह यह है कि सतर्कता महत्वपूर्ण है; जबकि निःसंदेह गहन शिक्षा इसमें कोडिंग और सॉफ्टवेयर विकास को अधिक प्रभावी बनाने की बहुत बड़ी क्षमता है, मनुष्यों के विपरीत, एआई किसी टीम के प्रति जवाबदेह नहीं है और अगर पूरी तरह से पर्यवेक्षण न किया जाए तो संभावित रूप से विनाशकारी त्रुटियां हो सकती हैं।

निष्कर्ष

जब कोड लिखने की बात आती है, तो गहन शिक्षा आपको अधिक तेज़ी से अधिक सटीक कोड बनाने में मदद कर सकती है। इसलिए, एक सॉफ्टवेयर डेवलपर के लिए कोड लिखने के लिए गहन शिक्षण का उपयोग करने में सक्षम होना, या कम से कम इसके लिए खुला होना स्पष्ट लाभ है। ऐसा करने में विफलता के परिणामस्वरूप उद्योग पीछे रह सकता है क्योंकि उद्योग उल्लेखनीय गति से आगे बढ़ रहा है। हालाँकि, अपने सॉफ्टवेयर करियर को विकसित करने की चाह रखने वालों के लिए गहन शिक्षा ही सब कुछ नहीं है।

प्रतिस्पर्धी पायथन या जावा नौकरियों को सुरक्षित करने के लिए, एक मजबूत कौशल के साथ-साथ कोडिंग का भविष्य क्या हो सकता है, इसकी व्यापक समझ होना आवश्यक है। यह निर्धारित करने का एक तरीका कि कौन से कौशल हासिल करने में निवेश करना उचित है, एक तकनीकी भर्तीकर्ता के साथ काम करना है, जिसे इस बात का अच्छा अनुभव होगा कि उद्योग में संगठन आज क्या उम्मीद करते हैं, और भविष्य में वे अपने कर्मचारियों से क्या मांग कर सकते हैं।