Kod Yazmak İçin Derin Öğrenmeyi Kullanmak Yazılım Geliştiricilerin Öne Çıkmasına Yardımcı Olabilir mi?

Plato tarafından yeniden yayınlandı

İzleyiciler: 0

Teknolojik yetenek açığı ve Büyük İstifa sayesinde şu anda pek çok teknik iş olmasına rağmen, rekabetçi paketleri güvence altına almak ve aranan yazılım geliştirme kariyerlerini hızlandırmak isteyenler için. java işleri, derin öğrenme veya yapay zeka bilgisi, diğerlerinden sıyrılmanıza yardımcı olabilir.

Teknoloji dünyası endişe verici bir hızla değişiyor ve yapay zeka, teknoloji dünyasındakilerin oyunda kalmak için kucaklaması ve birlikte hareket etmesi gereken bir şey. Yani, kullanabilir derin öğrenme kod yazmak, bir yazılım geliştirici olarak öne çıkmanıza yardımcı olur mu?

Derin Öğrenme nedir?

Derin Öğrenme, ilk olarak 2006 yılında ortaya çıkan bir kavramdır. Geoffrey Hinton'ın DNN'ler (Derin Sinir Ağları) eğitim konsepti. Derin öğrenmenin öğrenme potansiyeli, 2016 yılında AlphaGo tarafından daha da gösterildi ve bugün, üst düzey yazılım mühendisliği (SE) araçları oluşturmak için giderek daha fazla kullanılıyor. Özetle, derin öğrenme makinelere ve robotlara insanlar gibi "düşünmeyi" ve örnek alarak öğrenmeyi öğretir.

Derin öğrenme, veriler sinir ağı algoritmalarının katmanları aracılığıyla çalıştırıldığında elde edilir. Her katmanda bilgi işlenir ve bir sonrakine geçmeden önce basitleştirilir. Bu nedenle, bir makinenin veya robotun birkaç yüz özelliği olan veriler hakkında bilgi "öğrenmesini" sağlamak için derin öğrenme için alan vardır. Bununla birlikte, bilgilerin büyük hacimli özellikleri veya sütunları varsa veya veriler yapılandırılmamışsa, süreç engelleyici bir şekilde hantal hale gelir.

Kod yazmak için derin öğrenmeyi kullanma

Herhangi bir yazılım geliştiricisi, bilgisayar kodunu etkili bir şekilde yazmayı öğrenmenin yıllar alabileceğini size söyleyebilecektir. Başka bir dil öğrenmeye benzer şekilde, kodlama mutlak kesinlik ve eldeki görev ve istenen yanıta nasıl ulaşılacağı hakkında derin bir anlayış gerektirir.

Derin öğrenme, bir robotun veya makinenin belirli bir veri kümesi üzerinde insanların yapabileceği şekilde düşünmesine ve öğrenmesine olanak tanıyorsa, kod oluşturma sürecinin yapay zeka veya derin öğrenme tarafından büyük ölçüde basitleştirilmesi potansiyeli vardır.

Sektörler genelinde, yapay zekanın işlerimizi devralacağına dair bir korku akımı var. İçerik yazarlarından kodlayıcılara, yapay zekanın bir gün bizim yaptığımız şeyi çok kısa bir sürede yapabileceğine dair mırıldanmalar, ne tür bir insan olduğunuza bağlı olarak ya endişe verici ya da gerçekçi olmayan bir olasılıktır.

dikkatli egzersiz

Derin öğrenmenin gelişen yazılım geliştirme dünyasında kesinlikle yeri olsa da, şu anda sürecin, sürece yardımcı olması için derin öğrenmeyi veya yapay zekayı kullanan bir yazılım geliştiricisi tarafından üstlenilmesi hayati önem taşımaktadır. Pek çok çığır açan teknolojik ilerlemede olduğu gibi, potansiyel açık olsa da, körü körüne inanmak, güvenlik ihlalleri de dahil olmak üzere önemli sorunlara yol açabilir. Nasıl ki bir insan muhakemede hata yapabilirse, yapay zeka da hata yapabilir. Ve derin öğrenme söz konusu olduğunda, süreç boyunca öğrenilen bilgiler yalnızca orijinal veri kaynağı kadar iyidir; kalitedeki küçük bir anormallik veya hata, önemli kodlama hatalarına yol açabilir.

Kod yazmak için derin öğrenmenin bir diğer dezavantajı, kodun kaynağı bir yazılım geliştiricisi değilse, intihal yapma riskiyle karşı karşıya kalabilmeleridir. Ne de olsa, derin öğrenme algoritmalarınız bir dizi işlemi öğrenirse, aynı veriler verildiğinde başka birinin de iradesinin olması mantıklıdır.

Dengeyi sağlamak

Hızlı hareket eden bir dünyada, geleceğe dönük prova süreçlerinde sınırlarını sonuna kadar keşfedebilmek için en son gelişmeler hakkında bilgi sahibi olmak her zaman faydalıdır. Geliştirmenin tüm aşamalarında kod kalitesi testini içerebilecek etkili bir inceleme süreci uygulayarak veya inceleme süreçlerini üstlenmek için daha büyük bir ekip atayarak derin öğrenme yoluyla kod oluşturma risklerini dengelemek mümkündür. Açık olan şey, uyanıklığın önemli olduğudur; sırasında şüphesiz derin öğrenme kodlama ve yazılım geliştirmeyi daha etkili hale getirme konusunda büyük bir potansiyele sahiptir, insanlardan farklı olarak yapay zeka bir ekibe karşı sorumlu değildir ve tamamen denetlenmediği takdirde potansiyel olarak yıkıcı hatalar yapabilir.

Sonuç

Kod yazmaya gelince, derin öğrenme daha doğru kodu daha hızlı üretmenize yardımcı olabilir. Bu nedenle, bir yazılım geliştiricisinin kod yazmak için derin öğrenmeyi kullanabilmesi veya en azından buna açık olması açık bir fayda sağlar. Bunun yapılmaması, endüstri kayda değer bir hızla ilerlemeye devam ederken geride bırakılmanıza neden olabilir. Bununla birlikte, derin öğrenme, yazılım kariyerlerini geliştirmek isteyenler için her şeyin başı ve sonu değildir.

Rekabetçi python veya java işlerini güvence altına almak için, güçlü bir beceri setinin yanı sıra kodlamanın geleceğinin neler getirebileceğine dair daha geniş bir anlayışa sahip olmak gerekir. Hangi becerileri kazanmak için yatırım yapmaya değer olduğunu belirlemenin bir yolu, sektördeki kuruluşların bugün neler beklediğini ve gelecekte çalışanlarından muhtemelen ne talep edeceklerini iyi hissedecek bir teknoloji uzmanıyla çalışmaktır.