Can Using Deep Learning To Write Code Help Software Developers Stand Out?

Перевидано Платоном

читають: 0

Незважаючи на те, що на даний момент існує багато вакансій у сфері технологій завдяки дефіциту талантів у техніці та Великій відставці, для людей, які хочуть отримати конкурентоспроможні пакети та прискорити свою кар’єру у розробнику програмного забезпечення за допомогою затребуваних вакансії на java, знання глибокого навчання чи штучного інтелекту можуть допомогти вам виділитися серед інших.

Світ технологій змінюється із загрозливою швидкістю, і AI — це те, що люди у світі технологій повинні прийняти та рухатися з ним, щоб залишатися в грі. Отже, можна використовувати глибоке навчання написання коду допоможе вам виділитися як розробник програмного забезпечення?

Що таке глибоке навчання?

Deep Learning – це концепція, яка вперше виникла в 2006 році, с Джеффрі Гінтона Концепція навчання DNN (Deep Neural Networks). Навчальний потенціал глибокого навчання був додатково продемонстрований AlphaGo у 2016 році, і сьогодні він все частіше використовується для створення інструментів програмної інженерії (SE) високого рівня. У двох словах, глибоке навчання вчить машини та роботів «думати» як люди та вчитися на прикладі.

Глибоке навчання досягається, коли дані проходять через рівні алгоритмів нейронної мережі. На кожному рівні інформація обробляється та спрощується перед передачею на наступний. Таким чином, є простір для глибокого навчання, щоб дозволити машині або роботу «вивчати» інформацію про дані, які мають кілька сотень функцій. Однак, якщо інформація має великий обсяг функцій або стовпців, або якщо дані є неструктурованими, процес стає надзвичайно громіздким.

Використання глибокого навчання для написання коду

Будь-який розробник програмного забезпечення зможе сказати вам, що можуть знадобитися роки, щоб навчитися ефективно писати комп’ютерний код. Подібно до вивчення іншої мови, кодування вимагає абсолютної точності та глибокого розуміння поставленого завдання та способів досягнення бажаної відповіді.

Якщо глибоке навчання дозволяє роботу або машині мислити й навчатися на певному наборі даних так само, як і люди, є потенціал для значного спрощення процесу створення коду за допомогою штучного інтелекту або глибокого навчання.

У різних галузях існує побоювання, що штучний інтелект займе нашу роботу. Від авторів контенту до програмістів, нарікання про те, що ШІ одного дня зможе робити те, що ми робимо, за частку часу, викликає занепокоєння або є нереалістичною можливістю, залежно від того, до якого типу ви належите.

Виконуючи обережність

Хоча глибоке навчання, безсумнівно, займає своє місце в прогресивному світі розробки програмного забезпечення, наразі все ще життєво важливо, щоб процес здійснювався розробником програмного забезпечення, який використовує глибоке навчання або штучний інтелект для допомоги в цьому процесі. Як і у випадку з багатьма новаторськими технологічними досягненнями, хоча потенціал може бути очевидним, сліпа віра може призвести до значних проблем, включаючи порушення безпеки. Подібно до того, як людина може помилятися в судженнях, так само це може зробити ШІ. А у випадку глибокого навчання інформація, отримана в ході процесу, настільки хороша, наскільки хороша її вихідне джерело даних; одна невелика аномалія або погіршення якості може призвести до значних помилок кодування.

Іншим недоліком глибокого навчання написанню коду є те, що якщо код не був створений розробником програмного забезпечення, він може ризикувати вчинити плагіат. Зрештою, якщо ваші алгоритми глибокого навчання навчаються набору процесів, цілком зрозуміло, що за тих самих даних це зробить і хтось інший.

Досягнення балансу

У світі, що швидко змінюється, завжди варто мати знання про останні досягнення, щоб можна було досліджувати їх до межі під час майбутніх процесів перевірки. Можна компенсувати ризики створення коду за допомогою глибокого навчання, запровадивши ефективний процес рецензування, який може включати тестування якості коду на всіх етапах розробки або призначення більшої групи для виконання процесів рецензування. Зрозуміло, що пильність важлива; поки глибоке навчання безсумнівно має величезний потенціал для підвищення ефективності кодування та розробки програмного забезпечення; на відміну від людей, штучний інтелект не підзвітний команді та може робити потенційно катастрофічні помилки, якщо його не контролювати.

Висновок

Коли справа доходить до написання коду, глибоке навчання може допомогти вам створювати точніший код швидше. Таким чином, для розробника програмного забезпечення є безсумнівною перевагою можливість або принаймні відкритість до використання глибокого навчання для написання коду. Якщо цього не зробити, можна залишитися позаду, оскільки галузь продовжує рухатися вперед надзвичайною швидкістю. Однак глибоке навчання — це не все для тих, хто хоче розвивати свою кар’єру в програмному забезпеченні.

Щоб отримати конкурентоспроможну роботу на Python або Java, необхідно мати сильний набір навичок, а також ширше розуміння того, що може принести майбутнє програмування. Один зі способів визначити, у які навички варто інвестувати, — це попрацювати з технічним рекрутером, який добре усвідомить, чого організації в галузі очікують сьогодні та що вони, ймовірно, вимагатимуть від своїх працівників у майбутньому.