¡Hola, Habr! Presento a su atención la traducción del artículo. por kristencarter7519.
Aunque parezca que estamos a pocos días de 2020, estos días también son importantes en el ámbito del desarrollo de software. Aquí, en este artículo, veremos cómo el próximo año 2020 cambiará la vida de los desarrolladores de software.
¡El futuro del desarrollo de software está aquí!
El desarrollo de software tradicional es el desarrollo de software escribiendo código siguiendo algunas reglas fijas. Pero el desarrollo de software moderno ha sido testigo de un cambio de paradigma con avances en inteligencia artificial, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Al integrar estas tres tecnologías, los desarrolladores podrán crear soluciones de software que aprendan de las instrucciones y agreguen características y patrones adicionales a los datos necesarios para producir el resultado deseado.
Probemos con algún código.
Con el tiempo, los sistemas de desarrollo de software de redes neuronales se han vuelto más complejos en términos de integración, así como niveles de funcionalidad e interfaces. Los desarrolladores, por ejemplo, pueden construir una red neuronal muy simple con Python 3.6. Aquí hay un programa de ejemplo que realiza clasificación binaria con unos o ceros.
Por supuesto, podemos empezar creando una clase de red neuronal:
importar NumPy como NP
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])Aplicación de la función sigmoidea:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)Entrenando un modelo con pesos y sesgos iniciales:
epoch=10000
lr=0.1
inputlayer_neurons = X.shape[1]
hiddenlayer_neurons = 3
output_neurons = 1
wh=np.random.uniform(size=(inputlayer_neurons,hiddenlayer_neurons))
bh=np.random.uniform(size=(1,hiddenlayer_neurons))
wout=np.random.uniform(size=(hiddenlayer_neurons,output_neurons))
bout=np.random.uniform(size=(1,output_neurons))Para los principiantes, si necesitan ayuda con respecto a las redes neuronales, pueden buscar en Internet sitios web de las principales empresas de desarrollo de software o pueden contratar desarrolladores de IA/ML para trabajar en su proyecto.
Modificación de código utilizando una neurona de capa de salida.
hidden_layer_input1=np.dot(X,wh)
hidden_layer_input=hidden_layer_input1 + bh
hiddenlayer_activations = sigmoid(hidden_layer_input)
output_layer_input1=np.dot(hiddenlayer_activations,wout)
output_layer_input= output_layer_input1+ bout
output = sigmoid(output_layer_input)
Error de cálculo para la capa de código oculto
E = y-output
slope_output_layer = derivatives_sigmoid(output)
slope_hidden_layer = derivatives_sigmoid(hiddenlayer_activations)
d_output = E * slope_output_layer
Error_at_hidden_layer = d_output.dot(wout.T)
d_hiddenlayer = Error_at_hidden_layer * slope_hidden_layer
wout += hiddenlayer_activations.T.dot(d_output) *lr
bout += np.sum(d_output, axis=0,keepdims=True) *lr
wh += X.T.dot(d_hiddenlayer) *lr
bh += np.sum(d_hiddenlayer, axis=0,keepdims=True) *lrSalida
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]Siempre vale la pena mantenerse actualizado con los últimos lenguajes de programación y técnicas de codificación, y los programadores también deben conocer las muchas herramientas nuevas que ayudan a que sus aplicaciones sean relevantes para los nuevos usuarios.
En 2020, los desarrolladores de software deberían considerar incorporar estas 5 herramientas de desarrollo de software en sus productos, sin importar qué lenguaje de programación utilicen:
1. Procesamiento del lenguaje natural (PNL)
Con un chatbot que agiliza el servicio al cliente, la PNL está atrayendo la atención de los programadores que trabajan en el desarrollo de software moderno. Utilizan kits de herramientas NLTK como Python NLTK para incorporar rápidamente PNL en chatbots, asistentes digitales y productos digitales. A mediados de 2020 o en un futuro próximo, veremos que la PNL se vuelve más importante en todo, desde negocios minoristas hasta vehículos y dispositivos autónomos para el hogar y la oficina.
Avanzando con mejores herramientas y tecnologías de desarrollo de software, se puede esperar que los desarrolladores de software utilicen la PNL de diversas maneras, desde interfaces de usuario basadas en voz hasta navegación por menús, análisis de sentimientos, identificación de contexto, emociones y accesibilidad a datos mucho más sencillos. Todo esto estará disponible para la mayoría de los usuarios, y las empresas podrán lograr un crecimiento de la productividad de hasta 430 mil millones de dólares para 2020 (según IDC, citado por Deloitte).
2. GraphQL reemplaza las API REST
Según los desarrolladores de mi empresa, que es una empresa de desarrollo de software offshore, la API REST está perdiendo su dominio sobre el universo de aplicaciones debido a la carga lenta de datos que debe realizarse desde múltiples URL individualmente.
GraphQL es una nueva tendencia y una mejor alternativa a la arquitectura basada en REST que recupera todos los datos relevantes de múltiples sitios mediante una sola consulta. Esto mejora la interacción cliente-servidor y reduce la latencia, lo que hace que la aplicación responda significativamente más al usuario.
Puede mejorar sus habilidades de desarrollo de software cuando utiliza GraphQL para el desarrollo de software. Además, requiere menos código que REST Api y le permite realizar consultas complejas en unas pocas líneas simples. También puede equiparse con una serie de funciones Backand as a Service (BaaS) que facilitan su uso por parte de los desarrolladores de software en diferentes lenguajes de programación, incluidos Python, Node.js, C++ y Java.
3. Nivel de codificación bajo/sin código (código bajo)
Todas las herramientas de desarrollo de software de código bajo brindan muchos beneficios. Debería ser lo más eficiente posible al escribir muchos programas desde cero. El código bajo proporciona código preconfigurado que se puede integrar en programas más grandes. Esto permite que incluso los no programadores creen rápida y fácilmente productos complejos y aceleren el ecosistema de desarrollo moderno.
Según un informe de TechRepublic, las herramientas sin código/código bajo ya se están utilizando en portales web, sistemas de software, aplicaciones móviles y otras áreas. El mercado de herramientas de código bajo crecerá hasta alcanzar los 15 millones de dólares en 2020. Estas herramientas se encargan de todo, incluida la gestión de la lógica del flujo de trabajo, el filtrado de datos, la importación y exportación. Aquí están las mejores plataformas de código bajo en 2020:
- Microsoft PowerApps
- Mendix
- sistemas externos
- Creador de Zoho
- Nube de aplicaciones de Salesforce
- Base rápida
- Bota de primavera
Onda 4, 5G
La conectividad 5G tendrá un gran impacto en el desarrollo de software y aplicaciones móviles, así como en el desarrollo web. Al fin y al cabo, con tecnologías como el IoT todo está conectado. Así, el software del dispositivo aprovechará al máximo las capacidades de las redes inalámbricas de alta velocidad con 5G.
En una entrevista reciente con Digital Trends, Dan Dery, vicepresidente de producto de Motorola, dijo que "en los próximos años, 5G ofrecerá datos más rápidos, mayor ancho de banda y acelerará el software del teléfono 10 veces más rápido que las tecnologías inalámbricas existentes".
En este sentido, las empresas de software trabajarán para incorporar 5G a las aplicaciones modernas. Actualmente, más de 20 operadores han anunciado actualizaciones de sus redes. Por lo tanto, los desarrolladores ahora comenzarán a trabajar en el uso de las API apropiadas para aprovechar 5G. La tecnología mejorará significativamente lo siguiente:
- Seguridad del programa de red, especialmente para Network Slicing.
- Proporcionar nuevas formas de manejar las identificaciones de usuario.
- Le permite agregar nuevas funciones a aplicaciones con baja latencia.
- Influirá en el desarrollo del sistema AR/VR.
5. Autenticación sencilla
La autenticación se está convirtiendo cada vez más en un proceso eficaz para proteger datos confidenciales. Esta sofisticada tecnología no sólo es vulnerable a ataques de software, sino que también soporta inteligencia artificial e incluso computación cuántica. Pero el mercado de desarrollo de software ya está viendo muchos tipos nuevos de autenticación, como el análisis de voz, la biometría y el reconocimiento facial.
En esta etapa, los piratas informáticos encuentran diferentes formas de falsificar ID de usuario y contraseñas en línea. Dado que los usuarios de dispositivos móviles ya están acostumbrados a acceder a sus teléfonos inteligentes con una huella digital o un escaneo facial, utilizando así herramientas de autenticación, no necesitarán nuevas capacidades de verificación ya que la probabilidad de robo cibernético será menor. A continuación se muestran algunas herramientas de autenticación multifactor con cifrado SSL.
- Los Soft Tokens convierten sus teléfonos inteligentes en prácticos autenticadores multifactor.
- Las plantillas EGrid son una forma de autenticadores popular y fácil de usar en la industria.
- Algunos de los mejores programas de autenticación para empresas son RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx y Aerobase.
Hay empresas de software en India y Estados Unidos que realizan investigaciones exhaustivas en el campo de la autenticación y la biometría. También están promoviendo la IA para crear software superior para autenticación de voz, identificación facial, comportamiento y biométrica. Ahora puedes proteger los canales digitales y mejorar las capacidades de la plataforma.
Conclusión
Parece que la vida de los programadores será menos desafiante en 2020, ya que es probable que el ritmo del desarrollo de software se acelere. Las herramientas disponibles serán más fáciles de usar. En última instancia, este avance creará un mundo dinámico que entrará en una nueva era digital.
Fuente: habr.com