深層学習を使用してコードを書くことで、ソフトウェア開発者は際立つことができますか?

プラトン再発行

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技術人材の不足と大退職のおかげで、現在、技術系の仕事はたくさんありますが、競争力のあるパッケージを確保し、求められているソフトウェア開発のキャリアを加速させたい人向けです。 Java ジョブ、ディープラーニングまたは AI の知識があれば、他の人から際立つことができます。

テクノロジーの世界は驚くべき速さで変化しており、AI は、テクノロジーの世界の人々がゲームにとどまるために受け入れ、行動しなければならないものです。だから、使用することができます深い学習コードを書くことは、ソフトウェア開発者として際立つのに役立ちますか?

ディープラーニングとは何ですか？

ディープラーニングは、2006 年に初めて登場した概念です。ジェフリー・ヒントンの DNN (ディープニューラルネットワーク) トレーニングのコンセプト。ディープラーニングの学習の可能性は、2016 年に AlphaGo によってさらに実証され、今日では、高度なソフトウェアエンジニアリング (SE) ツールの作成にますます使用されています。簡単に言えば、ディープラーニングは機械やロボットに人間のように「考え」、例から学ぶように教えます。

ディープラーニングは、データがニューラルネットワークアルゴリズムの層を通過するときに実現されます。各層で、情報は次の層に渡される前に処理され、単純化されます。そのため、機械やロボットが数百の特徴を持つデータに関する情報を「学習」できるようにするための深層学習の余地があります。ただし、情報に大量の特徴や列がある場合、またはデータが構造化されていない場合、プロセスは非常に煩雑になります。

深層学習を使ってコードを書く

ソフトウェア開発者なら誰でも、コンピューターコードを効果的に書く方法を学ぶには何年もかかると言うでしょう。別の言語を学習するのと同じように、コーディングには絶対的な精度と、目の前のタスクに対する深い理解、および望ましい応答を達成する方法が必要です。

ディープラーニングによって、ロボットやマシンが特定のデータセットを人間と同じように考えて学習できるようになると、コードを作成するプロセスが AI (ディープラーニング) によって大幅に簡素化される可能性があります。

業界全体で、AI が私たちの仕事を奪うのではないかという懸念が広がっています。コンテンツライターからコーダーまで、AI がいつの日か私たちと同じことをできるようになるかもしれないというつぶやきは、あなたのタイプに応じて、懸念されるか、非現実的な可能性です。

注意を払う

ディープラーニングは、進歩するソフトウェア開発の世界で確実にその位置を占めていますが、現時点では、プロセスを支援するためにディープラーニングまたは AI を使用するソフトウェア開発者がプロセスを実行することが依然として重要です。多くの画期的な技術的進歩と同様に、潜在的な可能性は明らかですが、盲目的な信念は、セキュリティの侵害を含む重大な問題につながる可能性があります. 人間が判断を誤る可能性があるように、AI も同様です。また、ディープラーニングの場合、プロセスを通じて学習された情報は、元のデータソースと同程度にしか得られません。わずかな異常や品質の低下が重大なコーディングエラーにつながる可能性があります。

コードを書くための深層学習のもう XNUMX つの欠点は、コードがソフトウェア開発者によって作成されたものではない場合、盗作を犯すリスクがあることです。結局のところ、ディープラーニングアルゴリズムが一連のプロセスを学習する場合、同じデータが与えられた場合、他の誰かの意志も同じであることは理にかなっています。

バランスの達成

目まぐるしく変化する世界では、最新の進歩に関する知識を持っていることは常に有益です。そうすることで、将来の検証プロセスを進めながら、それらを限界まで探求することができます。開発のすべての段階でのコード品質テストを含む効果的なレビュープロセスを実装するか、より大きなチームを割り当ててレビュープロセスを実施することにより、ディープラーニングによるコード作成のリスクを相殺することができます。明らかなことは、警戒が重要だということです。その間深層学習は間違いなく人間とは異なり、AI はチームに対して説明責任を負わず、完全に監視されていないと壊滅的なエラーを引き起こす可能性があります。

まとめ

コードの記述に関して言えば、深層学習は、より正確なコードをより迅速に作成するのに役立ちます。したがって、ソフトウェア開発者にとって、深層学習を使用してコードを記述できるようになるか、少なくともオープンになることは明らかな利点です。そうしないと、業界が目覚ましいペースで前進し続けているため、取り残される可能性があります。ただし、ソフトウェアキャリアを開発しようとしている人にとって、ディープラーニングがすべてではありません。

競争力のある Python または Java の仕事を確保するには、強力なスキルセットと、コーディングの将来がどうなるかについての幅広い理解が必要です。どのようなスキルを獲得するために投資する価値があるかを判断する XNUMX つの方法は、業界の組織が現在何を期待しているか、また将来、従業員に何を要求する可能性が高いかをよく知っている技術リクルーターと協力することです。