Kan användning av Deep Learning för att skriva kod hjälpa programvaruutvecklare att sticka ut?

Återutgiven av Platon

anhängare: 0

Även om det finns gott om tekniska jobb där ute för tillfället tack vare den tekniska talangklyftan och den stora uppsägningen, för människor som vill säkra konkurrenskraftiga paket och påskynda sin mjukvaruutvecklingskarriär med eftertraktade java jobb, kunskap om djupinlärning eller AI kan hjälpa dig att sticka ut från resten.

Teknikvärlden förändras i en alarmerande takt, och AI är något som de inom teknikvärlden måste ta till sig och röra på sig för att stanna kvar i spelet. Så, kan använda djupt lärande att skriva kod hjälpa dig att sticka ut som mjukvaruutvecklare?

Vad är Deep Learning?

Deep Learning är ett koncept som först uppstod 2006, med Geoffrey Hintons DNNs (Deep Neural Networks) träningskoncept. Inlärningspotentialen med djupinlärning demonstrerades ytterligare av AlphaGo 2016 och idag används den allt mer för att skapa verktyg för mjukvaruteknik på hög nivå (SE). I ett nötskal, djupinlärning lär maskiner och robotar att "tänka" som människor och att lära sig genom exempel.

Djup inlärning uppnås när data körs genom lager av neurala nätverksalgoritmer. Vid varje lager bearbetas och förenklas information innan den skickas vidare till nästa. Som sådan finns det utrymme för djupinlärning för att göra det möjligt för en maskin eller robot att "lära sig" information om data som har några hundra funktioner. Men om informationen har en stor mängd funktioner eller kolumner, eller om data är ostrukturerad, blir processen oöverkomligt besvärlig.

Använder djupinlärning för att skriva kod

Vilken mjukvaruutvecklare som helst kommer att kunna berätta att det kan ta år att lära sig att skriva datorkod effektivt. Liksom att lära sig ett annat språk kräver kodning absolut precision och en djup förståelse för uppgiften och hur man uppnår det önskade svaret.

Om djupinlärning tillåter en robot eller maskin att tänka och lära över en specifik uppsättning data på samma sätt som människor kan, finns det potential för att processen att skapa kod kan förenklas avsevärt med AI, eller djupinlärning.

Över industrier finns det en ström av rädsla för att AI kommer att ta över våra jobb. Från innehållsskribenter till kodare, mumlande om att AI en dag skulle kunna göra det vi gör, på en bråkdel av tiden, är antingen oroande eller en orealistisk möjlighet, beroende på vilken typ av person du är.

Iakttag försiktighet

Även om djupinlärning säkerligen har sin plats inom den framskridande världen av mjukvaruutveckling, är det för närvarande fortfarande viktigt att processen genomförs av en mjukvaruutvecklare som använder djupinlärning eller AI för att hjälpa till i processen. Liksom med många banbrytande tekniska framsteg, även om potentialen kan vara klar, kan blind tro leda till betydande problem, inklusive brott i säkerheten. Precis som en människa kan göra fel i bedömningen, kan AI också göra det. Och i fallet med djupinlärning är informationen som lärs genom processen bara lika bra som dess ursprungliga datakälla; en liten anomali eller kvalitetsbortfall kan leda till betydande kodningsfel.

En annan nackdel med djupinlärning att skriva kod är att om koden inte har skapats av en mjukvaruutvecklare kan de riskera att begå plagiat. När allt kommer omkring, om dina djupinlärningsalgoritmer lär sig en uppsättning processer, är det naturligt att, givet samma data, någon annans vilja också.

Att uppnå balansen

I en snabbrörlig värld lönar det sig alltid att ha kunskap om de senaste framstegen, så att de kan utforskas till sina gränser samtidigt som de framtida korrekturprocesser. Det är möjligt att kompensera för riskerna med kodskapande genom djupinlärning genom att implementera en effektiv granskningsprocess som kan inkludera kodkvalitetstestning genom alla utvecklingsstadier eller tilldela ett större team att genomföra granskningsprocesser. Det som står klart är att vaksamhet är viktigt; medan djupinlärning utan tvekan har enorm potential för att göra kodning och mjukvaruutveckling mer effektiv, till skillnad från människor är AI inte ansvarig inför ett team och kan göra potentiellt katastrofala fel om den inte övervakas.

Slutsats

När det gäller att skriva kod kan djupinlärning hjälpa dig att producera mer exakt kod, snabbare. Därför är det en klar fördel för en mjukvaruutvecklare att kunna, eller åtminstone vara öppen för, att använda djupinlärning för att skriva kod. Om man inte gör det kan det leda till att man hamnar på efterkälken eftersom branschen fortsätter att gå framåt i en anmärkningsvärd takt. Men djupinlärning är inte allt för dem som vill utveckla sin programvarukarriär.

För att säkra konkurrenskraftiga python- eller javajobb är det nödvändigt att ha en stark kompetens samt en bredare förståelse för vad framtidens kodning kan komma att innebära. Ett sätt att avgöra vilken kompetens det är värt att investera i är att arbeta med en teknisk rekryterare, som kommer att ha en bra känsla för vad organisationer i branschen förväntar sig idag och vad de sannolikt kommer att kräva av sina anställda i framtiden.