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

Újra kiadta Platón

Követő: 0

Bár jelenleg rengeteg technológiai állás van a technikai tehetségszakadéknak és a nagy lemondásnak köszönhetően, azok számára, akik versenyképes csomagokat szeretnének biztosítani, és keresett szolgáltatásokkal szeretnének felgyorsítani szoftverfejlesztői karrierjüket. java munkák, a mély tanulás vagy a mesterséges intelligencia ismerete segíthet abban, hogy kitűnjön a többi közül.

A technológia világa riasztó sebességgel változik, és a mesterséges intelligencia olyan dolog, amelyet a technológiai világban élőknek fel kell ölelniük, és tovább kell lépniük ahhoz, hogy a játékban maradjanak. Szóval használható mély tanulás a kódírás segít abban, hogy szoftverfejlesztőként kiemelkedjen?

Mi az a mélytanulás?

A Deep Learning egy olyan koncepció, amely először 2006-ban merült fel Geoffrey Hinton DNN-ek (Deep Neural Networks) képzési koncepciója. A mély tanulásban rejlő tanulási lehetőségeket az AlphaGo 2016-ban tovább demonstrálta, és ma már egyre gyakrabban használják magas szintű szoftverfejlesztési (SE) eszközök létrehozására. Dióhéjban a mélytanulás megtanítja a gépeket és a robotokat arra, hogy úgy „gondolkodjanak”, mint az emberek, és tanuljanak példából.

Mély tanulás érhető el, ha az adatokat neurális hálózati algoritmusok rétegein keresztül futtatják. Minden rétegben feldolgozzák és leegyszerűsítik az információkat, mielőtt átadnák a következőre. Mint ilyen, van hely a mély tanulásnak, hogy lehetővé tegye egy gépnek vagy robotnak, hogy „megtanuljon” információkat a néhány száz funkcióval rendelkező adatokról. Ha azonban az információ nagy mennyiségű jellemzőt vagy oszlopot tartalmaz, vagy ha az adatok strukturálatlanok, akkor a folyamat rendkívül nehézkessé válik.

Mély tanulás használata kódíráshoz

Bármely szoftverfejlesztő elmondhatja Önnek, hogy évekbe telhet, mire megtanulja hatékonyan írni a számítógépes kódot. Egy másik nyelv tanulásához hasonlóan a kódolás abszolút pontosságot és az adott feladat mély megértését követeli meg, valamint a kívánt válasz elérésének módját.

Ha a mélytanulás lehetővé teszi egy robotnak vagy gépnek, hogy egy adott adathalmazon ugyanúgy gondolkodjon és tanuljon, mint az emberek, akkor lehetőség nyílik arra, hogy a kódkészítési folyamatot jelentősen leegyszerűsítse az AI vagy a mélytanulás.

Iparágakban erős a félelem attól, hogy a mesterséges intelligencia átveszi a munkánkat. A tartalomíróktól a kódolókig az a mormolás, miszerint a mesterséges intelligencia egy napon képes lesz arra, amit mi csinálunk, az idő töredékében, aggasztó vagy irreális lehetőség, attól függően, hogy milyen típusú ember vagy.

Óvatosság

Bár a mély tanulásnak minden bizonnyal megvan a maga helye a szoftverfejlesztés haladó világában, jelenleg még mindig létfontosságú, hogy a folyamatot egy olyan szoftverfejlesztő végezze, aki mély tanulást vagy mesterséges intelligenciát használ a folyamat segítésére. Sok úttörő technológiai fejlődéshez hasonlóan, bár a lehetőségek egyértelműek lehetnek, a vakhit komoly problémákhoz vezethet, beleértve a biztonság megsértését is. Ahogyan az ember is tévedhet az ítélőképességében, úgy az AI is. A mély tanulás esetén pedig a folyamat során megtanult információ csak annyira jó, mint az eredeti adatforrás; egy kis anomália vagy minőségi hiba jelentős kódolási hibákhoz vezethet.

A kódírás mélyreható tanulásának másik hátránya, hogy ha a kódot nem szoftverfejlesztő készítette, akkor fennállhat a plágium elkövetésének veszélye. Végül is, ha az ön mélytanulási algoritmusai megtanulnak egy sor folyamatot, akkor magától értetődő, hogy ugyanazon adatok mellett valaki más akarata is.

Az egyensúly elérése

Egy rohanó világban mindig megéri ismerni a legújabb fejlesztéseket, hogy azok határaiig feltárhatóak legyenek a jövőbeli tesztelési folyamatok során. A kód létrehozásának kockázatai a mély tanulással ellensúlyozhatók egy hatékony felülvizsgálati folyamat megvalósításával, amely magában foglalhatja a kódminőség tesztelését a fejlesztés minden szakaszában, vagy egy nagyobb csapat megbízását a felülvizsgálati folyamatok elvégzésére. Egyértelmű, hogy az éberség fontos; míg mély tanulás kétségtelenül hatalmas potenciállal rendelkezik a kódolás és a szoftverfejlesztés hatékonyabbá tételében, az emberrel ellentétben az AI nem tartozik felelősséggel egy csapatnak, és potenciálisan katasztrofális hibákat okozhat, ha teljesen felügyelet nélkül marad.

Következtetés

Ha kódírásról van szó, a mélytanulás segíthet pontosabb kód létrehozásában, gyorsabban. Ezért egyértelműen előnyös egy szoftverfejlesztő számára, ha képes vagy legalábbis nyitott rá, hogy kódot írjon a mély tanulással. Ennek elmulasztása lemaradáshoz vezethet, mivel az iparág továbbra is figyelemre méltó ütemben halad előre. Mindazonáltal a mélyreható tanulás nem minden, és nem a vége azoknak, akik szoftveres karrierjüket szeretnék fejleszteni.

A versenyképes python vagy java munkahelyek biztosításához erős készségekre van szükség, valamint szélesebb körű ismeretekre van szükség arról, hogy mit tartogathat a kódolás jövője. Az egyik módja annak, hogy meghatározzuk, milyen készségek megszerzésébe érdemes befektetni, ha egy technológiai toborzóval dolgozunk, aki jól érzi, mit várnak el ma az iparág szervezetei, és mit várnak el alkalmazottaitól a jövőben.