Bisakah Menggunakan Deep Learning Untuk Menulis Kode Membantu Pengembang Perangkat Lunak Menonjol?

Diterbitkan Ulang Oleh Plato

Followers: 0

Meskipun ada banyak pekerjaan teknologi di luar sana saat ini berkat kesenjangan bakat teknologi dan Pengunduran Diri Hebat, bagi orang-orang yang ingin mendapatkan paket kompetitif dan mempercepat karier pengembangan perangkat lunak mereka dengan pekerjaan yang banyak dicari pekerjaan jawa, pengetahuan tentang deep learning atau AI dapat membantu Anda menonjol dari yang lain.

Dunia teknologi berubah dengan kecepatan yang mengkhawatirkan, dan AI adalah sesuatu yang harus dianut dan digerakkan oleh mereka yang berada di dunia teknologi agar tetap berada dalam permainan. Jadi, bisa menggunakan belajar mendalam menulis kode membantu Anda menonjol sebagai pengembang perangkat lunak?

Apa itu Deep Learning?

Deep Learning merupakan konsep yang pertama kali muncul pada tahun 2006, dengan milik Geoffrey Hinton Konsep pelatihan DNN (Deep Neural Networks). Potensi pembelajaran dari pembelajaran mendalam lebih lanjut ditunjukkan oleh AlphaGo pada tahun 2016 dan, saat ini, semakin banyak digunakan untuk membuat alat rekayasa perangkat lunak (SE) tingkat tinggi. Singkatnya, deep learning mengajarkan mesin dan robot untuk “berpikir” seperti manusia dan belajar melalui contoh.

Pembelajaran mendalam dicapai ketika data dijalankan melalui lapisan algoritma jaringan saraf. Di setiap lapisan, informasi diproses dan disederhanakan sebelum diteruskan ke lapisan berikutnya. Dengan demikian, ada ruang untuk pembelajaran mendalam yang memungkinkan mesin atau robot “mempelajari” informasi tentang data yang memiliki beberapa ratus fitur. Namun, jika informasi memiliki volume fitur atau kolom yang besar, atau jika data tidak terstruktur, prosesnya menjadi sangat rumit.

Menggunakan pembelajaran mendalam untuk menulis kode

Pengembang perangkat lunak mana pun akan dapat memberi tahu Anda bahwa perlu waktu bertahun-tahun untuk belajar menulis kode komputer secara efektif. Mirip dengan mempelajari bahasa lain, pengkodean membutuhkan ketelitian mutlak dan pemahaman yang mendalam tentang tugas yang ada, dan bagaimana mencapai respons yang diinginkan.

Jika pembelajaran mendalam memungkinkan robot atau mesin untuk berpikir dan belajar di kumpulan data tertentu dengan cara yang sama seperti manusia, ada potensi proses pembuatan kode untuk disederhanakan oleh AI, atau pembelajaran mendalam.

Di seluruh industri, ada arus ketakutan bahwa AI akan mengambil alih pekerjaan kita. Dari penulis konten hingga pembuat kode, gumaman bahwa suatu hari AI mungkin dapat melakukan apa yang kita lakukan, dalam waktu singkat, adalah kemungkinan yang memprihatinkan atau tidak realistis, tergantung pada tipe orang Anda.

Berhati-hati

Meskipun pembelajaran mendalam pasti memiliki tempatnya dalam dunia pengembangan perangkat lunak yang maju, saat ini, masih penting bahwa proses tersebut dilakukan oleh pengembang perangkat lunak yang menggunakan pembelajaran mendalam atau AI untuk membantu proses tersebut. Seperti banyak terobosan kemajuan teknologi, meskipun potensinya jelas, kepercayaan buta dapat menyebabkan masalah yang signifikan, termasuk pelanggaran keamanan. Sama seperti manusia yang bisa membuat kesalahan dalam penilaian, AI juga bisa. Dan dalam kasus deep learning, informasi yang dipelajari melalui proses tersebut hanya sebaik sumber data aslinya; satu anomali kecil atau penurunan kualitas dapat menyebabkan kesalahan pengkodean yang signifikan.

Kelemahan lain dari pembelajaran mendalam untuk menulis kode adalah, jika kode tersebut tidak berasal dari pengembang perangkat lunak, mereka berisiko melakukan plagiarisme. Lagi pula, jika algoritme pembelajaran mendalam Anda mempelajari serangkaian proses, masuk akal bahwa, dengan data yang sama, kehendak orang lain juga.

Mencapai keseimbangan

Dalam dunia yang bergerak cepat, selalu bermanfaat untuk memiliki pengetahuan tentang kemajuan terbaru, sehingga dapat dieksplorasi hingga batasnya sementara proses pembuktian di masa mendatang. Dimungkinkan untuk mengimbangi risiko pembuatan kode melalui pembelajaran mendalam dengan menerapkan proses peninjauan yang efektif yang dapat mencakup pengujian kualitas kode melalui semua tahap pengembangan atau menugaskan tim yang lebih besar untuk melakukan proses peninjauan. Yang jelas kewaspadaan itu penting; ketika pembelajaran yang mendalam tidak diragukan lagi memiliki potensi besar dalam membuat pengkodean dan pengembangan perangkat lunak lebih efektif, tidak seperti manusia, AI tidak bertanggung jawab kepada tim dan dapat membuat kesalahan yang berpotensi menimbulkan bencana jika sepenuhnya tanpa pengawasan.

Kesimpulan

Dalam hal menulis kode, pembelajaran mendalam dapat membantu Anda menghasilkan kode yang lebih akurat, lebih cepat. Oleh karena itu, sangat bermanfaat bagi pengembang perangkat lunak untuk dapat, atau setidaknya terbuka, menggunakan pembelajaran mendalam untuk menulis kode. Kegagalan untuk melakukannya dapat mengakibatkan tertinggal karena industri terus bergerak maju dengan kecepatan yang luar biasa. Namun, pembelajaran mendalam bukanlah segalanya dan akhir segalanya bagi mereka yang ingin mengembangkan karier perangkat lunak mereka.

Untuk mengamankan pekerjaan python atau java yang kompetitif, perlu memiliki keahlian yang kuat serta pemahaman yang lebih luas tentang apa yang mungkin terjadi di masa depan pengkodean. Salah satu cara untuk menentukan keterampilan apa yang layak untuk diinvestasikan adalah bekerja dengan perekrut teknologi, yang akan memiliki pemahaman yang baik tentang apa yang diharapkan organisasi di industri saat ini, dan apa yang mungkin mereka tuntut dari karyawan mereka di masa depan.