딥 러닝을 사용하여 코드를 작성하면 소프트웨어 개발자가 돋보일 수 있습니까?

플라톤에 의해 재발행

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현재 기술 인재 격차와 Great Resignation 덕분에 많은 기술 일자리가 있지만 경쟁력 있는 패키지를 확보하고 원하는 소프트웨어 개발 경력을 가속화하려는 사람들을 위해 자바 작업, 딥 러닝 또는 AI에 대한 지식은 나머지에서 눈에 띄는 데 도움이 될 수 있습니다.

기술 세계는 놀라운 속도로 변화하고 있으며 AI는 기술 세계의 사람들이 게임에 머물기 위해 수용하고 함께 움직여야 하는 것입니다. 그래서 사용할 수 있습니다 깊은 학습 코드를 작성하는 것이 소프트웨어 개발자로서 눈에 띄는 데 도움이 됩니까?

딥러닝이란?

딥러닝은 2006년에 처음 등장한 개념으로, 제프리 힌튼의 DNN(Deep Neural Networks) 교육 개념. 딥 러닝의 학습 잠재력은 2016년 AlphaGo에 의해 추가로 입증되었으며 현재 고급 소프트웨어 엔지니어링(SE) 도구를 만드는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 간단히 말해서 딥 러닝은 기계와 로봇이 인간처럼 "생각"하고 예를 통해 학습하도록 가르칩니다.

딥 러닝은 데이터가 신경망 알고리즘 계층을 통해 실행될 때 달성됩니다. 각 계층에서 정보는 다음 계층으로 전달되기 전에 처리되고 단순화됩니다. 따라서 기계나 로봇이 수백 가지 특징을 가진 데이터에 대한 정보를 "학습"할 수 있도록 딥 러닝을 위한 공간이 있습니다. 그러나 정보에 많은 양의 기능 또는 열이 있거나 데이터가 구조화되지 않은 경우 프로세스가 엄청나게 번거로워집니다.

딥 러닝을 사용하여 코드 작성

모든 소프트웨어 개발자는 컴퓨터 코드를 효과적으로 작성하는 방법을 배우려면 몇 년이 걸릴 수 있다고 말할 수 있습니다. 다른 언어를 배우는 것과 마찬가지로 코딩에는 당면한 작업에 대한 절대적인 정확성과 깊은 이해, 원하는 응답을 달성하는 방법이 필요합니다.

딥 러닝을 통해 로봇이나 기계가 인간과 동일한 방식으로 특정 데이터 집합에 대해 생각하고 학습할 수 있다면 코드 생성 프로세스가 AI 또는 딥 러닝에 의해 크게 단순화될 가능성이 있습니다.

산업 전반에 걸쳐 AI가 우리의 일자리를 차지할 것이라는 두려움의 흐름이 있습니다. 콘텐츠 작성자에서 코더에 이르기까지 AI가 언젠가 우리가 하는 일을 아주 짧은 시간 안에 할 수 있을 것이라는 중얼거림은 당신이 어떤 사람인지에 따라 걱정스럽거나 비현실적인 가능성입니다.

운동 주의

딥 러닝은 소프트웨어 개발의 진보하는 세계에서 확실히 그 자리를 차지하고 있지만 현재로서는 프로세스를 지원하기 위해 딥 러닝 또는 AI를 사용하는 소프트웨어 개발자가 프로세스를 수행하는 것이 여전히 중요합니다. 많은 획기적인 기술 발전과 마찬가지로 잠재력이 분명할 수 있지만 맹목적인 믿음은 보안 위반을 포함하여 심각한 문제로 이어질 수 있습니다. 인간이 판단에서 실수를 할 수 있듯이 AI도 마찬가지입니다. 그리고 딥 러닝의 경우 그 과정을 통해 학습한 정보는 원본 데이터 소스만큼만 좋습니다. 하나의 작은 이상 또는 품질 저하로 인해 심각한 코딩 오류가 발생할 수 있습니다.

코드 작성을 위한 딥 러닝의 또 다른 단점은 코드가 소프트웨어 개발자에 의해 생성되지 않은 경우 표절 위험에 처할 수 있다는 것입니다. 결국, 딥 러닝 알고리즘이 일련의 프로세스를 학습한다면 동일한 데이터가 주어지면 다른 사람의 의지도 당연합니다.

균형 달성

빠르게 변화하는 세상에서 항상 최신 기술에 대한 지식을 보유하여 향후 프로세스를 검증하는 동안 한계까지 탐색할 수 있습니다. 모든 개발 단계에서 코드 품질 테스트를 포함할 수 있는 효과적인 검토 프로세스를 구현하거나 검토 프로세스를 수행할 더 큰 팀을 할당함으로써 딥 러닝을 통해 코드 생성의 위험을 상쇄할 수 있습니다. 분명한 것은 경계가 중요하다는 것입니다. ~하는 동안 의심할 여지 없이 딥 러닝 인간과 달리 코딩 및 소프트웨어 개발을 보다 효과적으로 만드는 데 큰 잠재력을 가지고 있습니다. AI는 팀에 대한 책임이 없으며 완전히 감독되지 않으면 잠재적으로 치명적인 오류를 일으킬 수 있습니다.

결론

코드 작성과 관련하여 딥 러닝은 더 정확하고 빠르게 코드를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 따라서 소프트웨어 개발자가 딥 러닝을 사용하여 코드를 작성할 수 있거나 적어도 개방적이라는 것은 분명한 이점이 있습니다. 그렇게 하지 않으면 업계가 놀라운 속도로 계속 발전함에 따라 뒤쳐질 수 있습니다. 그러나 소프트웨어 경력을 개발하려는 사람들에게 딥 러닝이 전부는 아닙니다.

경쟁력있는 Python 또는 Java 작업을 확보하려면 코딩의 미래에 대한 폭 넓은 이해와 강력한 기술이 필요합니다. 습득에 투자할 가치가 있는 기술을 결정하는 한 가지 방법은 업계의 조직이 현재 기대하는 것과 미래에 직원에게 요구할 가능성이 무엇인지 잘 알고 있는 기술 채용 담당자와 협력하는 것입니다.