Czy wykorzystanie głębokiego uczenia się do pisania kodu może pomóc programistom wyróżnić się?

Opublikowane ponownie przez Plato

Obserwuje: 0

Chociaż w tej chwili istnieje wiele ofert pracy w dziedzinie technologii dzięki luce talentów technicznych i Wielkiej Rezygnacji, dla osób, które chcą zabezpieczyć konkurencyjne pakiety i przyspieszyć swoją karierę programisty dzięki poszukiwanym praca w Javie, znajomość głębokiego uczenia się lub sztucznej inteligencji może pomóc Ci wyróżnić się na tle innych.

Świat technologii zmienia się w zastraszającym tempie, a sztuczna inteligencja jest czymś, co osoby w świecie technologii muszą przyjąć i poruszać się, aby pozostać w grze. Więc może używać głęboka nauka pisanie kodu pomoże Ci wyróżnić się jako programista?

Co to jest uczenie głębokie?

Deep Learning to koncepcja, która po raz pierwszy pojawiła się w 2006 r Geoffreya Hintona Koncepcja szkolenia DNN (głębokie sieci neuronowe). Potencjał uczenia głębokiego został dodatkowo zademonstrowany przez AlphaGo w 2016 r., a obecnie jest coraz częściej wykorzystywany do tworzenia narzędzi inżynierii oprogramowania wysokiego poziomu (SE). Krótko mówiąc, głębokie uczenie uczy maszyny i roboty „myśleć” jak ludzie i uczyć się na przykładzie.

Głębokie uczenie jest osiągane, gdy dane są przepuszczane przez warstwy algorytmów sieci neuronowych. W każdej warstwie informacje są przetwarzane i upraszczane przed przekazaniem do następnej. W związku z tym istnieje miejsce na głębokie uczenie się, aby umożliwić maszynie lub robotowi „nauczenie się” informacji o danych, które mają kilkaset cech. Jeśli jednak informacje mają dużą liczbę funkcji lub kolumn lub jeśli dane nie mają struktury, proces staje się nadmiernie uciążliwy.

Używanie głębokiego uczenia się do pisania kodu

Każdy programista powie ci, że nauczenie się efektywnego pisania kodu komputerowego może zająć lata. Podobnie jak nauka innego języka, kodowanie wymaga absolutnej precyzji i głębokiego zrozumienia zadania oraz sposobu osiągnięcia pożądanej odpowiedzi.

Jeśli głębokie uczenie pozwala robotowi lub maszynie myśleć i uczyć się w oparciu o określony zestaw danych w taki sam sposób, jak ludzie, istnieje możliwość znacznego uproszczenia procesu tworzenia kodu dzięki sztucznej inteligencji lub głębokiemu uczeniu się.

W różnych branżach panuje obawa, że sztuczna inteligencja przejmie nasze miejsca pracy. Od twórców treści po programistów, pomruki, że pewnego dnia sztuczna inteligencja będzie w stanie robić to, co my, w ułamku czasu, są albo niepokojące, albo nierealistyczne, w zależności od typu osoby, którą jesteś.

Zachowanie ostrożności

Podczas gdy głębokie uczenie się z pewnością ma swoje miejsce w rozwijającym się świecie tworzenia oprogramowania, w chwili obecnej nadal ważne jest, aby proces ten był realizowany przez programistę, który wykorzystuje głębokie uczenie się lub sztuczną inteligencję do pomocy w tym procesie. Podobnie jak w przypadku wielu przełomowych osiągnięć technologicznych, chociaż potencjał może być jasny, ślepa wiara może prowadzić do poważnych problemów, w tym do naruszeń bezpieczeństwa. Tak jak człowiek może popełniać błędy w ocenie, tak samo jak sztuczna inteligencja. A w przypadku głębokiego uczenia się informacje uzyskane w trakcie tego procesu są tylko tak dobre, jak ich oryginalne źródło danych; jedna mała anomalia lub utrata jakości może prowadzić do znacznych błędów kodowania.

Inną wadą głębokiego uczenia się pisania kodu jest to, że jeśli kod nie został stworzony przez programistę, może on być narażony na ryzyko popełnienia plagiatu. W końcu, jeśli twoje algorytmy głębokiego uczenia się uczą się zestawu procesów, oczywiste jest, że mając te same dane, ktoś inny też to zrobi.

Osiągnięcie równowagi

W szybko zmieniającym się świecie zawsze opłaca się mieć wiedzę na temat najnowszych osiągnięć, aby można je było eksplorować do granic możliwości, jednocześnie przygotowując procesy na przyszłość. Możliwe jest zrównoważenie ryzyka związanego z tworzeniem kodu poprzez głębokie uczenie się poprzez wdrożenie skutecznego procesu recenzji, który może obejmować testowanie jakości kodu na wszystkich etapach rozwoju lub przypisanie większego zespołu do przeprowadzenia procesów recenzji. Jasne jest, że czujność jest ważna; chwila głębokie uczenie się bez wątpienia ma ogromny potencjał w zwiększaniu efektywności kodowania i tworzenia oprogramowania, w przeciwieństwie do ludzi, sztuczna inteligencja nie odpowiada przed zespołem i może popełniać potencjalnie katastrofalne błędy, jeśli jest całkowicie pozbawiona nadzoru.

Wnioski

Jeśli chodzi o pisanie kodu, głębokie uczenie się może pomóc w szybszym tworzeniu dokładniejszego kodu. Dlatego dla programisty jest oczywistą korzyścią możliwość lub przynajmniej otwartość na używanie głębokiego uczenia się do pisania kodu. Niezastosowanie się do tego może spowodować pozostawienie w tyle, ponieważ branża nadal rozwija się w niezwykłym tempie. Jednak głębokie uczenie się to nie wszystko dla tych, którzy chcą rozwijać swoją karierę programistyczną.

W celu zabezpieczenia konkurencyjnych miejsc pracy w Pythonie lub Javie konieczne jest posiadanie silnego zestawu umiejętności, a także szersze zrozumienie tego, co może przynieść przyszłość kodowania. Jednym ze sposobów określenia, w jakie umiejętności warto zainwestować, jest współpraca z rekruterem ds. technologii, który będzie dobrze wyczuwał, czego organizacje z branży oczekują dzisiaj i czego prawdopodobnie będą wymagać od swoich pracowników w przyszłości.