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

Publisert av Platon

Følgere: 0

Selv om det er mange tekniske jobber der ute for øyeblikket, takket være gapet mellom teknologisk talent og den store resignasjonen, for folk som ønsker å sikre seg konkurransedyktige pakker og akselerere sin programvareutviklingskarriere med ettertraktet java jobber, kunnskap om dyp læring eller AI kan hjelpe deg til å skille deg ut fra resten.

Teknologiens verden endrer seg i en alarmerende hastighet, og AI er noe de i teknologiverdenen må omfavne og bevege seg med for å holde seg i spillet. Så kan bruke dyp læring å skrive kode hjelpe deg til å skille deg ut som programvareutvikler?

Hva er Deep Learning?

Deep Learning er et konsept som først oppsto i 2006, med Geoffrey Hintons DNNs (Deep Neural Networks) treningskonsept. Læringspotensialet til dyp læring ble ytterligere demonstrert av AlphaGo i 2016, og i dag brukes det i økende grad til å lage høynivåverktøy for programvareutvikling (SE). I et nøtteskall, dyp læring lærer maskiner og roboter å "tenke" som mennesker og å lære ved eksempel.

Dyp læring oppnås når data kjøres gjennom lag med nevrale nettverksalgoritmer. På hvert lag behandles og forenkles informasjon før den sendes videre til det neste. Som sådan er det plass for dyp læring for å gjøre det mulig for en maskin eller robot å "lære" informasjon om data som har noen hundre funksjoner. Imidlertid, hvis informasjon har et stort volum av funksjoner eller kolonner, eller hvis data er ustrukturert, blir prosessen uoverkommelig tungvint.

Bruke dyp læring for å skrive kode

Enhver programvareutvikler vil kunne fortelle deg at det kan ta år å lære å skrive datakode effektivt. I likhet med å lære et annet språk, krever koding absolutt presisjon og en dyp forståelse av oppgaven for hånden, og hvordan man oppnår ønsket respons.

Hvis dyp læring lar en robot eller maskin tenke og lære på tvers av et spesifikt sett med data på samme måte som mennesker kan, er det potensial for at prosessen med å lage kode kan forenkles enormt av AI, eller dyp læring.

På tvers av bransjer er det en strøm av frykt for at AI vil ta over jobbene våre. Fra innholdsforfattere til programmerere, mumling om at AI en dag kan være i stand til å gjøre det vi gjør, på en brøkdel av tiden, er enten bekymringsfull eller en urealistisk mulighet, avhengig av hvilken type person du er.

Utviser forsiktighet

Selv om dyp læring absolutt har sin plass i den fremadskridende verden av programvareutvikling, er det for øyeblikket fortsatt viktig at prosessen utføres av en programvareutvikler som bruker dyp læring eller AI for å hjelpe i prosessen. Som med mange banebrytende teknologiske fremskritt, selv om potensialet kan være klart, kan blind tro føre til betydelige problemer, inkludert brudd på sikkerheten. Akkurat som et menneske kan gjøre feil i dommen, kan AI også gjøre det. Og når det gjelder dyp læring, er informasjonen som læres gjennom prosessen bare så god som den opprinnelige datakilden; en liten anomali eller kvalitetssvikt kan føre til betydelige kodefeil.

En annen ulempe med dyp læring å skrive kode er at hvis koden ikke er laget av en programvareutvikler, kan de stå i fare for å begå plagiat. Tross alt, hvis dyplæringsalgoritmene dine lærer et sett med prosesser, er det naturlig at, gitt de samme dataene, også andres vilje.

Å oppnå balansen

I en verden i rask bevegelse lønner det seg alltid å ha kjennskap til de siste fremskrittene, slik at de kan utforskes til sine grenser mens fremtidige korrekturprosesser. Det er mulig å oppveie risikoen ved kodeoppretting via dyp læring ved å implementere en effektiv gjennomgangsprosess som kan inkludere kodekvalitetstesting gjennom alle utviklingsstadier eller tildele et større team til å gjennomføre vurderingsprosesser. Det som er klart er at årvåkenhet er viktig; samtidig som dyp læring utvilsomt har et enormt potensial for å gjøre koding og programvareutvikling mer effektiv, i motsetning til mennesker, er AI ikke ansvarlig overfor et team og kan gjøre potensielt katastrofale feil hvis det ikke overvåkes helt.

konklusjonen

Når det gjelder å skrive kode, kan dyp læring hjelpe deg med å produsere mer nøyaktig kode, raskere. Derfor er det en klar fordel for en programvareutvikler å kunne, eller i det minste åpne for, å bruke dyp læring for å skrive kode. Unnlatelse av å gjøre det kan føre til at industrien blir liggende ettersom industrien fortsetter å bevege seg fremover i et bemerkelsesverdig tempo. Men dyp læring er ikke alt for de som ønsker å utvikle programvarekarrieren sin.

For å sikre konkurransedyktige python- eller java-jobber, er det nødvendig å ha et sterkt kompetansesett samt en bredere forståelse av hva fremtiden for koding kan bringe. En måte å finne ut hvilke ferdigheter det er verdt å investere i, er å jobbe med en teknisk rekrutterer, som vil ha en god følelse av hva organisasjoner i bransjen forventer i dag, og hva de sannsynligvis vil kreve av sine ansatte i fremtiden.