Folosirea învățării profunde pentru a scrie cod poate ajuta dezvoltatorii de software să iasă în evidență?

Republicat de Platon

Urmaritori: 0

Deși există o mulțime de locuri de muncă în domeniul tehnologiei în acest moment, datorită decalajului de talente tehnologice și a Marii Demisii, pentru persoanele care doresc să-și asigure pachete competitive și să-și accelereze cariera de dezvoltare de software cu un mod căutat. joburi java, cunoștințele de deep learning sau AI te-ar putea ajuta să te evidențiezi de restul.

Lumea tehnologiei se schimbă într-un ritm alarmant, iar AI este ceva pe care cei din lumea tehnologiei trebuie să-l îmbrățișeze și cu care să se miște pentru a rămâne în joc. Deci, poate folosi învățare profundă pentru a scrie cod vă ajută să vă evidențiați ca dezvoltator de software?

Ce este Deep Learning?

Deep Learning este un concept care a apărut pentru prima dată în 2006, cu a lui Geoffrey Hinton Conceptul de formare DNNs (Deep Neural Networks). Potențialul de învățare al învățării profunde a fost demonstrat în continuare de AlphaGo în 2016 și, astăzi, este folosit din ce în ce mai mult pentru a crea instrumente de inginerie software (SE) de nivel înalt. Pe scurt, învățarea profundă învață mașinile și roboții să „gândească” ca oamenii și să învețe prin exemplu.

Învățarea profundă se realizează atunci când datele sunt rulate prin straturi de algoritmi de rețea neuronală. La fiecare strat, informațiile sunt procesate și simplificate înainte de a fi transmise la următorul. Ca atare, există spațiu pentru învățarea profundă pentru a permite unei mașini sau robot să „învețe” informații despre date care au câteva sute de caracteristici. Cu toate acestea, dacă informațiile au un volum mare de caracteristici sau coloane sau dacă datele sunt nestructurate, procesul devine prohibitiv de greoi.

Utilizarea învățării profunde pentru a scrie cod

Orice dezvoltator de software vă va putea spune că poate dura ani pentru a învăța să scrieți codul de computer în mod eficient. Asemănător cu învățarea unei alte limbi, codificarea necesită o precizie absolută și o înțelegere profundă a sarcinii la îndemână și a modului de a obține răspunsul dorit.

Dacă învățarea profundă permite unui robot sau unei mașini să gândească și să învețe printr-un anumit set de date în același mod în care o fac oamenii, există potențialul ca procesul de creare a codului să fie mult simplificat de AI sau de învățare profundă.

În toate industriile, există un curent de teamă că AI ne va prelua locurile de muncă. De la scriitori de conținut la programatori, murmurele că AI ar putea într-o zi să facă ceea ce facem noi, într-o fracțiune de timp, este fie îngrijorătoare, fie o posibilitate nerealistă, în funcție de tipul de persoană care ești.

Fiind prudent

În timp ce învățarea profundă își are cu siguranță locul în lumea avansată a dezvoltării software, în prezent, este totuși vital ca procesul să fie întreprins de un dezvoltator de software care folosește învățarea profundă sau AI pentru a ajuta acest proces. Ca și în cazul multor progrese tehnologice inovatoare, deși potențialul poate fi clar, credința oarbă ar putea duce la probleme semnificative, inclusiv breșe în securitate. Așa cum un om poate face erori în judecată, la fel poate și AI. Iar în cazul învățării profunde, informațiile învățate prin proces sunt la fel de bune ca sursa sa originală de date; o mică anomalie sau deficiență de calitate ar putea duce la erori semnificative de codare.

Un alt dezavantaj al învățării profunde pentru a scrie cod este că, dacă codul nu a fost creat de un dezvoltator de software, aceștia ar putea fi expuși riscului de a comite plagiat. La urma urmei, dacă algoritmii tăi de învățare profundă învață un set de procese, este de înțeles că, având în vedere aceleași date, și voința altcuiva.

Realizarea echilibrului

Într-o lume în mișcare rapidă, merită întotdeauna să cunoașteți cele mai recente progrese, astfel încât acestea să poată fi explorate la limitele lor în timpul proceselor viitoare de verificare. Este posibil să se compenseze riscurile creării codului prin învățarea profundă prin implementarea unui proces de revizuire eficient, care ar putea include testarea calității codului în toate etapele de dezvoltare sau desemnarea unei echipe mai mari pentru a întreprinde procesele de revizuire. Ceea ce este clar este că vigilența este importantă; in timp ce învățarea profundă, fără îndoială are un potențial uriaș de a face codificarea și dezvoltarea software-ului mai eficiente, spre deosebire de oameni, AI nu este responsabilă în fața unei echipe și ar putea face erori potențial catastrofale dacă nu este complet supravegheată.

Concluzie

Când vine vorba de scrierea codului, învățarea profundă vă poate ajuta să produceți cod mai precis, mai rapid. Prin urmare, este un avantaj clar pentru un dezvoltator de software să poată, sau cel puțin să fie deschis, să folosească învățarea profundă pentru a scrie cod. Nerespectarea acestui lucru ar putea duce la lăsarea în urmă, deoarece industria continuă să avanseze într-un ritm remarcabil. Cu toate acestea, învățarea profundă nu este totul și sfârșitul tuturor celor care doresc să-și dezvolte cariera în software.

Pentru a asigura locuri de muncă competitive python sau java, este necesar să aveți un set de abilități puternice, precum și o înțelegere mai largă a ceea ce vă poate rezerva viitorul codificării. O modalitate de a determina în ce abilități merită să investești este să lucrezi cu un recrutor tehnologic, care va avea o idee bună despre ceea ce se așteaptă organizațiile din industrie astăzi și ce este probabil să solicite de la angajații lor în viitor.