האם שימוש בלמידה עמוקה לכתיבת קוד יכול לעזור למפתחי תוכנה להתבלט?

למרות שיש הרבה משרות טכנולוגיות בחוץ כרגע הודות לפער הכישרונות הטכנולוגיים וההתפטרות הגדולה, עבור אנשים שרוצים להבטיח חבילות תחרותיות ולהאיץ את קריירת פיתוח התוכנה שלהם עם מבוקש עבודות java, ידע בלמידה עמוקה או בינה מלאכותית יכול לעזור לך להתבלט מהשאר. 

עולם הטכנולוגיה משתנה בקצב מדאיג, ובינה מלאכותית היא משהו שאנשים בעולם הטכנולוגיה חייבים לאמץ ולנוע איתו כדי להישאר במשחק. אז, יכול להשתמש למידה עמוקה לכתוב קוד לעזור לך להתבלט כמפתח תוכנה?

מהי למידה עמוקה?

למידה עמוקה היא מושג שעלה לראשונה בשנת 2006, עם של ג'פרי הינטון קונספט אימון DNNs (Deep Neural Networks). פוטנציאל הלמידה של למידה עמוקה הוכח עוד יותר על ידי AlphaGo בשנת 2016, וכיום הוא משמש יותר ויותר ליצירת כלים להנדסת תוכנה ברמה גבוהה (SE). בקיצור, למידה עמוקה מלמדת מכונות ורובוטים "לחשוב" כמו בני אדם וללמוד באמצעות דוגמה. 

למידה עמוקה מושגת כאשר נתונים מופעלים דרך שכבות של אלגוריתמים של רשת עצבית. בכל שכבה, המידע מעובד ומפושט לפני שהוא מועבר לשכבה הבאה. ככזה, יש מקום ללמידה עמוקה כדי לאפשר למכונה או לרובוט "ללמוד" מידע על נתונים שיש להם כמה מאות תכונות. עם זאת, אם למידע יש נפח גדול של תכונות או עמודות, או אם הנתונים אינם מובנים, התהליך הופך למסורבל באופן בלתי רגיל. 

שימוש בלמידה עמוקה לכתיבת קוד

כל מפתח תוכנה יוכל לומר לך שיכול לקחת שנים ללמוד לכתוב קוד מחשב בצורה יעילה. בדומה ללימוד שפה אחרת, קידוד דורש דיוק מוחלט והבנה עמוקה של המשימה העומדת על הפרק וכיצד להשיג את התגובה הרצויה. 

אם למידה עמוקה מאפשרת לרובוט או למכונה לחשוב וללמוד על פני קבוצה מסוימת של נתונים באותו האופן שבו בני אדם יכולים, יש פוטנציאל לפשט את תהליך יצירת הקוד על ידי AI, או למידה עמוקה. 

בכל התעשיות, קיים זרם של חשש שה-AI תשתלט על משרותינו. מכותבי תוכן ועד מקודדים, מלמול על כך שבינה מלאכותית עשויה יום אחד לעשות את מה שאנחנו עושים, בחלק מהזמן, הן אפשרות מדאיגה או לא מציאותית, תלוי בסוג האדם שאתה. 

זהירות

בעוד שללמידה עמוקה בהחלט יש את מקומו בעולם המתקדם של פיתוח תוכנה, נכון לעכשיו, עדיין חיוני שהתהליך יתבצע על ידי מפתח תוכנה המשתמש בלמידה עמוקה או AI כדי לסייע בתהליך. כמו בהתקדמות טכנולוגית פורצת דרך רבות, למרות שהפוטנציאל עשוי להיות ברור, אמונה עיוורת עלולה להוביל לבעיות משמעותיות, כולל פרצות באבטחה. כמו שאדם יכול לעשות טעויות בשיפוט, כך גם בינה מלאכותית. ובמקרה של למידה עמוקה, המידע הנלמד בתהליך טוב רק כמו מקור הנתונים המקורי שלו; חריגה קטנה אחת או פגיעה באיכות עלולים להוביל לשגיאות קידוד משמעותיות. 

חסרון נוסף של למידה עמוקה לכתיבת קוד הוא שאם הקוד לא נוצר על ידי מפתח תוכנה, הם עלולים להיות בסיכון לבצע גניבת דעת. אחרי הכל, אם אלגוריתמי הלמידה העמוקה שלך לומדים קבוצה של תהליכים, מובן מאליו שבהינתן אותם נתונים, גם רצון של מישהו אחר. 

השגת האיזון

בעולם שזז במהירות, תמיד משתלם להכיר את ההתקדמות העדכנית ביותר, כך שניתן יהיה לחקור אותם עד לגבולותיהם תוך תהליכי הגהה עתידיים. ניתן לקזז את הסיכונים של יצירת קוד באמצעות למידה עמוקה על ידי יישום תהליך סקירה יעיל שיכול לכלול בדיקות איכות קוד בכל שלבי הפיתוח או הקצאת צוות גדול יותר לבצע תהליכי סקירה. מה שברור הוא שהעירנות חשובה; בזמן למידה עמוקה ללא ספק יש פוטנציאל עצום בהפיכת קידוד ופיתוח תוכנה ליעילים יותר, בניגוד לבני אדם, בינה מלאכותית אינה אחראית לצוות ועלולה לעשות שגיאות שעלולות להיות קטסטרופליות אם אינן מפוקחות לחלוטין. 

סיכום

כשמדובר בכתיבת קוד, למידה עמוקה יכולה לעזור לך לייצר קוד מדויק יותר, מהר יותר. לכן, יש תועלת ברורה למפתח תוכנה להיות מסוגל, או לפחות פתוח, להשתמש בלמידה עמוקה לכתיבת קוד. אם לא תעשה זאת, עלולה להוביל להישאר מאחור שכן התעשייה ממשיכה להתקדם בקצב מדהים. עם זאת, למידה עמוקה היא לא הכל עבור אלה המעוניינים לפתח את קריירת התוכנה שלהם. 

על מנת להבטיח משרות תחרותיות בפיתון או ב-Java, יש צורך במערך מיומנויות חזק כמו גם בהבנה רחבה יותר של מה שעתיד הקידוד עשוי להיות. אחת הדרכים לקבוע אילו מיומנויות כדאי להשקיע בהן היא לעבוד עם מגייס טכנולוגי, שירגיש טוב למה ארגונים בתעשייה מצפים היום, ומה הם צפויים לדרוש מהעובדים שלהם בעתיד. 

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. ידע מוגבר. גישה כאן.
• מקור: https://www.smartdatacollective.com/can-using-deep-learning-write-code-help-software-developers-stand-out/