Sử dụng Deep Learning để viết mã có thể giúp các nhà phát triển phần mềm nổi bật không?

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Mặc dù hiện tại có rất nhiều việc làm công nghệ nhờ khoảng cách tài năng công nghệ và Sự từ chức lớn, dành cho những người muốn đảm bảo các gói cạnh tranh và đẩy nhanh sự nghiệp phát triển phần mềm của họ với những người được săn đón. việc làm java, kiến thức về học sâu hoặc AI có thể giúp bạn nổi bật so với phần còn lại.

Thế giới công nghệ đang thay đổi với tốc độ đáng báo động và AI là thứ mà những người trong thế giới công nghệ phải nắm bắt và vận động để tiếp tục tham gia cuộc chơi. Vì vậy, có thể sử dụng học kĩ càng viết mã giúp bạn nổi bật như một nhà phát triển phần mềm?

Học sâu là gì?

Deep Learning là một khái niệm xuất hiện lần đầu tiên vào năm 2006, với của Geoffrey Hinton Khái niệm đào tạo DNNs (Deep Neural Networks). Tiềm năng học tập của deep learning đã được AlphaGo chứng minh thêm vào năm 2016 và ngày nay, nó được sử dụng ngày càng nhiều để tạo ra các công cụ kỹ thuật phần mềm (SE) cấp cao. Tóm lại, học sâu dạy máy móc và rô-bốt “suy nghĩ” giống như con người và học hỏi bằng ví dụ.

Học sâu đạt được khi dữ liệu được chạy qua các lớp thuật toán mạng thần kinh. Ở mỗi lớp, thông tin được xử lý và đơn giản hóa trước khi chuyển sang lớp tiếp theo. Như vậy, có không gian cho học sâu để cho phép máy móc hoặc rô-bốt “học” thông tin về dữ liệu có vài trăm tính năng. Tuy nhiên, nếu thông tin có khối lượng lớn các tính năng hoặc cột hoặc nếu dữ liệu không có cấu trúc, thì quy trình trở nên cực kỳ cồng kềnh.

Sử dụng học sâu để viết mã

Bất kỳ nhà phát triển phần mềm nào cũng có thể nói với bạn rằng có thể mất nhiều năm để học cách viết mã máy tính một cách hiệu quả. Tương tự như việc học một ngôn ngữ khác, mã hóa đòi hỏi độ chính xác tuyệt đối và hiểu biết sâu sắc về nhiệm vụ đang làm cũng như cách đạt được phản hồi mong muốn.

Nếu học sâu cho phép rô-bốt hoặc máy móc suy nghĩ và học hỏi trên một tập hợp dữ liệu cụ thể giống như cách mà con người có thể làm, thì có khả năng quá trình tạo mã sẽ được đơn giản hóa rất nhiều bằng AI hoặc học sâu.

Trong các ngành công nghiệp, có một lo ngại rằng AI sẽ chiếm lấy công việc của chúng ta. Từ những người viết nội dung cho đến các lập trình viên, những lời xì xào rằng một ngày nào đó AI có thể làm những gì chúng ta làm, trong một khoảng thời gian ngắn, là điều đáng lo ngại hoặc là một khả năng phi thực tế, tùy thuộc vào kiểu người của bạn.

thận trọng

Mặc dù deep learning chắc chắn có vị trí nhất định trong thế giới phát triển phần mềm đang phát triển, nhưng ở thời điểm hiện tại, điều quan trọng là quy trình này phải được thực hiện bởi một nhà phát triển phần mềm sử dụng deep learning hoặc AI để hỗ trợ quá trình này. Cũng như nhiều tiến bộ công nghệ mang tính đột phá, mặc dù tiềm năng có thể rõ ràng, nhưng niềm tin mù quáng có thể dẫn đến những vấn đề nghiêm trọng, bao gồm cả vi phạm an ninh. Giống như con người có thể phạm sai lầm khi phán đoán, AI cũng vậy. Và trong trường hợp học sâu, thông tin học được thông qua quy trình chỉ tốt như nguồn dữ liệu ban đầu của nó; một điểm bất thường nhỏ hoặc sai sót về chất lượng có thể dẫn đến các lỗi mã hóa nghiêm trọng.

Một nhược điểm khác của việc học sâu để viết mã là, nếu mã không được tạo bởi nhà phát triển phần mềm, họ có thể có nguy cơ phạm tội đạo văn. Rốt cuộc, nếu các thuật toán học sâu của bạn học một tập hợp các quy trình, thì có lý do là, với cùng một dữ liệu, ý chí của người khác cũng vậy.

Đạt được sự cân bằng

Trong một thế giới chuyển động nhanh, việc có kiến thức về những tiến bộ mới nhất luôn đáng giá, để chúng có thể được khám phá đến giới hạn của chúng trong quá trình kiểm chứng trong tương lai. Có thể bù đắp rủi ro khi tạo mã thông qua học sâu bằng cách triển khai quy trình đánh giá hiệu quả, có thể bao gồm kiểm tra chất lượng mã qua tất cả các giai đoạn phát triển hoặc chỉ định một nhóm lớn hơn thực hiện quy trình đánh giá. Điều rõ ràng là sự cảnh giác là quan trọng; trong khi chắc chắn học sâu có tiềm năng rất lớn trong việc mã hóa và phát triển phần mềm hiệu quả hơn, không giống như con người, AI không chịu trách nhiệm trước một nhóm và có thể gây ra những lỗi nghiêm trọng nếu hoàn toàn không được giám sát.

Kết luận

Khi nói đến viết mã, học sâu có thể giúp bạn tạo mã chính xác hơn, nhanh hơn. Do đó, lợi ích rõ ràng đối với nhà phát triển phần mềm là có thể, hoặc ít nhất là cởi mở, sử dụng học sâu để viết mã. Nếu không làm như vậy có thể dẫn đến việc bị bỏ lại phía sau khi ngành tiếp tục phát triển với một tốc độ đáng kể. Tuy nhiên, học sâu không phải là tất cả và là mục tiêu cuối cùng đối với những người muốn phát triển sự nghiệp phần mềm của họ.

Để đảm bảo các công việc cạnh tranh về python hoặc java, cần phải có bộ kỹ năng vững vàng cũng như hiểu biết rộng hơn về tương lai của mã hóa. Một cách để xác định những kỹ năng đáng đầu tư để đạt được là làm việc với một nhà tuyển dụng công nghệ, người sẽ có cảm nhận tốt về những gì các tổ chức trong ngành mong đợi ngày hôm nay và những gì họ có thể yêu cầu ở nhân viên của họ trong tương lai.