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

Heruitgegeven door Plato

volgers: 0

Hoewel er op dit moment genoeg technische banen zijn dankzij de kloof tussen technisch talent en de grote berusting, voor mensen die concurrerende pakketten willen veiligstellen en hun carrière in softwareontwikkeling willen versnellen met gewilde java banen, kennis van deep learning of AI kan u helpen om u te onderscheiden van de rest.

De wereld van technologie verandert in een alarmerend tempo, en AI is iets dat degenen in de technische wereld moeten omarmen en mee moeten bewegen om in het spel te blijven. Dus, kan gebruiken diepgaand leren om code te schrijven u helpen op te vallen als softwareontwikkelaar?

Wat is diep leren?

Deep Learning is een concept dat voor het eerst ontstond in 2006, met van Geoffrey Hinton DNN's (Deep Neural Networks) trainingsconcept. Het leerpotentieel van deep learning werd verder aangetoond door AlphaGo in 2016 en tegenwoordig wordt het steeds vaker gebruikt om software engineering (SE) tools op hoog niveau te creëren. Kortom, deep learning leert machines en robots te "denken" als mensen en te leren door het goede voorbeeld te geven.

Diep leren wordt bereikt wanneer gegevens door lagen van neurale netwerkalgoritmen worden geleid. Op elke laag wordt informatie verwerkt en vereenvoudigd voordat deze wordt doorgegeven aan de volgende. Als zodanig is er ruimte voor diep leren om een machine of robot in staat te stellen informatie te "leren" over gegevens die een paar honderd kenmerken hebben. Als informatie echter een groot aantal kenmerken of kolommen heeft, of als gegevens ongestructureerd zijn, wordt het proces onbetaalbaar.

Deep learning gebruiken om code te schrijven

Elke softwareontwikkelaar kan u vertellen dat het jaren kan duren om effectief computercode te leren schrijven. Vergelijkbaar met het leren van een andere taal, vereist coderen absolute precisie en een diep begrip van de taak die voorhanden is, en hoe de gewenste reactie kan worden bereikt.

Als deep learning een robot of machine in staat stelt om over een specifieke set gegevens na te denken en te leren op dezelfde manier als mensen dat kunnen, bestaat de mogelijkheid dat het proces van het maken van code enorm wordt vereenvoudigd door AI of deep learning.

In alle sectoren heerst de angst dat AI onze banen zal overnemen. Van inhoudschrijvers tot programmeurs, het gefluister dat AI op een dag zou kunnen doen wat we doen, in een fractie van de tijd, is zorgwekkend of een onrealistische mogelijkheid, afhankelijk van het type persoon dat je bent.

Voorzichtigheid betrachten

Hoewel diep leren zeker zijn plaats heeft in de voortschrijdende wereld van softwareontwikkeling, is het op dit moment nog steeds van vitaal belang dat het proces wordt uitgevoerd door een softwareontwikkelaar die diep leren of AI gebruikt om het proces te ondersteunen. Zoals met veel baanbrekende technologische ontwikkelingen, hoewel het potentieel duidelijk mag zijn, kan blind vertrouwen leiden tot aanzienlijke problemen, waaronder inbreuken op de beveiliging. Net zoals een mens beoordelingsfouten kan maken, kan AI dat ook. En in het geval van diep leren is de informatie die door het proces is geleerd slechts zo goed als de oorspronkelijke gegevensbron; een kleine afwijking of kwaliteitsverlies kan leiden tot aanzienlijke codeerfouten.

Een ander nadeel van diep leren om code te schrijven is dat, als de code niet afkomstig is van een softwareontwikkelaar, deze het risico loopt plagiaat te plegen. Immers, als uw deep learning-algoritmen een reeks processen leren, spreekt het vanzelf dat, gegeven dezelfde gegevens, ook de wil van iemand anders.

Het bereiken van de balans

In een snel veranderende wereld loont het altijd de moeite om op de hoogte te zijn van de nieuwste ontwikkelingen, zodat deze tot het uiterste kunnen worden verkend tijdens toekomstige processen. Het is mogelijk om de risico's van het maken van code te compenseren door middel van deep learning door een effectief beoordelingsproces te implementeren, waaronder het testen van de kwaliteit van de code in alle ontwikkelingsfasen of het aanwijzen van een groter team om beoordelingsprocessen uit te voeren. Wat wel duidelijk is, is dat waakzaamheid belangrijk is; terwijl ongetwijfeld diep leren heeft een enorm potentieel om codering en softwareontwikkeling effectiever te maken, in tegenstelling tot mensen, legt AI geen verantwoording af aan een team en kan het potentieel catastrofale fouten maken als het volledig zonder toezicht is.

Conclusie

Als het gaat om het schrijven van code, kan deep learning u helpen om sneller nauwkeurigere code te produceren. Daarom is het een duidelijk voordeel voor een softwareontwikkelaar om diep leren te kunnen gebruiken om code te schrijven, of er in ieder geval voor open te staan. Als u dit niet doet, kunt u achterop raken terwijl de industrie zich in een opmerkelijk tempo blijft ontwikkelen. Deep learning is echter niet alles voor diegenen die hun softwarecarrière willen ontwikkelen.

Om concurrerende python- of java-banen veilig te stellen, is het noodzakelijk om een sterke set vaardigheden te hebben, evenals een breder begrip van wat de toekomst van coderen in petto heeft. Een manier om te bepalen in welke vaardigheden het de moeite waard is om te investeren, is door samen te werken met een tech-recruiter, die een goed idee heeft van wat organisaties in de branche vandaag verwachten en wat ze in de toekomst waarschijnlijk van hun werknemers zullen eisen.