Ali lahko uporaba poglobljenega učenja za pisanje kode pomaga razvijalcem programske opreme, da izstopajo?

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

Čeprav je zaradi vrzeli tehnoloških talentov in velikega odstopa trenutno na voljo veliko tehnoloških delovnih mest, za ljudi, ki si želijo zagotoviti konkurenčne pakete in pospešiti svojo kariero pri razvoju programske opreme z iskanimi java delovna mesta, vam lahko znanje o globokem učenju ali umetni inteligenci pomaga, da izstopate od ostalih.

Svet tehnologije se spreminja z zaskrbljujočo hitrostjo in umetna inteligenca je nekaj, kar morajo tisti v tehnološkem svetu sprejeti in se z njo premikati, da bi ostali v igri. Torej, lahko uporabite globoko učenje vam pisanje kode pomaga, da izstopate kot razvijalec programske opreme?

Kaj je globoko učenje?

Globoko učenje je koncept, ki se je prvič pojavil leta 2006, z Geoffreya Hintona Koncept usposabljanja DNN (globoke nevronske mreže). AlphaGo je leta 2016 nadalje pokazal učni potencial poglobljenega učenja in danes se vse bolj uporablja za ustvarjanje orodij za programsko inženirstvo (SE) na visoki ravni. Na kratko, globoko učenje uči stroje in robote, da »razmišljajo« kot ljudje in se učijo z zgledom.

Globoko učenje je doseženo, ko se podatki izvajajo skozi plasti algoritmov nevronske mreže. Na vsaki plasti se informacije obdelajo in poenostavijo, preden se prenesejo na naslednjo. Kot tak obstaja prostor za globoko učenje, ki omogoča stroju ali robotu, da se »učijo« informacij o podatkih, ki imajo nekaj sto funkcij. Če pa imajo informacije veliko funkcij ali stolpcev ali če so podatki nestrukturirani, postane postopek preveč okoren.

Uporaba globokega učenja za pisanje kode

Vsak razvijalec programske opreme vam bo lahko povedal, da lahko traja leta, da se naučite učinkovito pisati računalniško kodo. Podobno kot pri učenju drugega jezika, kodiranje zahteva absolutno natančnost in globoko razumevanje naloge, ki jo obravnavamo, in kako doseči želeni odziv.

Če globoko učenje omogoča robotu ali stroju, da razmišlja in se uči v določenem nizu podatkov na enak način kot ljudje, obstaja možnost, da se proces ustvarjanja kode močno poenostavi z AI ali globokim učenjem.

V panogah obstaja strah, da bo umetna inteligenca prevzela naša delovna mesta. Od piscev vsebine do koderjev je mrmranje, da bi umetna inteligenca nekega dne lahko naredila to, kar počnemo mi, v delčku časa, bodisi zaskrbljujoče bodisi nerealna možnost, odvisno od tega, kakšen človek ste.

Bodite previdni

Medtem ko ima globoko učenje zagotovo svoje mesto v napredujočem svetu razvoja programske opreme, je trenutno še vedno ključnega pomena, da se procesa loti razvijalec programske opreme, ki uporablja globoko učenje ali AI za pomoč pri procesu. Kot pri številnih prelomnih tehnoloških dosežkih, lahko slepa vera, čeprav je potencial jasen, povzroči znatne težave, vključno z vdori v varnost. Tako kot se lahko človek zmoti pri presoji, lahko tudi umetna inteligenca. In v primeru poglobljenega učenja so informacije, pridobljene skozi proces, le tako dobre, kot je njihov izvorni vir podatkov; ena majhna anomalija ali padec kakovosti lahko povzroči znatne napake pri kodiranju.

Druga pomanjkljivost poglobljenega učenja pisanja kode je, da če kode ni ustvaril razvijalec programske opreme, lahko obstaja tveganje, da bo zagrešil plagiat. Konec koncev, če se vaši algoritmi globokega učenja naučijo nabora procesov, je logično, da se bo, glede na iste podatke, tudi nekdo drug naučil.

Doseganje ravnovesja

V hitro spreminjajočem se svetu se vedno splača poznati najnovejše dosežke, tako da jih je mogoče raziskati do meja med prihodnjimi postopki preverjanja. Tveganja ustvarjanja kode je mogoče izravnati s poglobljenim učenjem z uvedbo učinkovitega postopka pregleda, ki bi lahko vključeval testiranje kakovosti kode v vseh fazah razvoja ali dodelitev večje ekipe za izvedbo postopkov pregleda. Jasno je, da je budnost pomembna; medtem nedvomno globoko učenje ima ogromen potencial pri povečanju učinkovitosti kodiranja in razvoja programske opreme, za razliko od ljudi pa umetna inteligenca ni odgovorna skupini in bi lahko povzročila potencialno katastrofalne napake, če bi bila popolnoma nenadzorovana.

zaključek

Ko gre za pisanje kode, vam lahko globoko učenje pomaga hitreje ustvariti natančnejšo kodo. Zato je za razvijalca programske opreme jasno, da lahko uporablja globoko učenje za pisanje kode ali je vsaj odprt zanj. Če tega ne storite, lahko ostanete zaostali, saj se industrija še naprej pomika naprej z izjemno hitrostjo. Vendar globoko učenje ni vse in konec vsega za tiste, ki želijo razviti svojo kariero programske opreme.

Da bi zagotovili konkurenčna delovna mesta za python ali java, je treba imeti močan nabor spretnosti in širše razumevanje, kaj lahko prinaša prihodnost kodiranja. Eden od načinov, kako ugotoviti, v katere veščine se splača vlagati v pridobitev, je sodelovanje s tehnološkim kadrovnikom, ki bo imel dober občutek, kaj organizacije v panogi pričakujejo danes in kaj bodo verjetno zahtevale od svojih zaposlenih v prihodnosti.