Même s’il semble que nous ne sommes qu’à quelques mois de 2020, ces mois sont également importants dans le domaine du développement de logiciels. Ici, dans cet article, nous verrons comment l'année 2020 à venir va changer la vie des développeurs de logiciels !
Le développement futur de logiciels est là !
Le développement de logiciels traditionnel consiste à développer des logiciels en écrivant du code et en suivant certaines règles fixes. Mais le développement logiciel actuel a connu un changement de paradigme avec les progrès de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique et du Deep Learning. Grâce à l'intégration de ces trois technologies, les développeurs seront en mesure de créer des solutions logicielles qui apprennent les instructions et ajoutent des fonctionnalités et des modèles supplémentaires dans les données nécessaires pour obtenir le résultat souhaité.
Essayons avec du code
Au fil du temps, les systèmes de développement de logiciels de réseaux neuronaux sont devenus plus complexes en termes d'intégrations ainsi que de couches de fonctionnalités et d'interfaces. Les développeurs peuvent créer un réseau neuronal très simple avec Python 3.6. Voici un exemple de programme qui effectue une classification binaire avec 1 ou 0.
Bien entendu, nous pouvons commencer par créer une classe de réseau de neurones :
importer numpy en tant que np
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])
Application de la fonction Sigmoïde :
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)Entraînement du modèle avec les poids initiaux et les biais :
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))Pour les débutants, si vous avez besoin d'aide concernant les réseaux de neurones, vous pouvez contacter .Ou, vous pouvez embaucher des développeurs IA/ML pour travailler sur votre projet.
Modification du code avec le neurone de la couche de sortie
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)
Calcul de l'erreur pour la couche cachée de codes
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) *lr
Sortie :
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]Bien qu'il soit toujours sage de se tenir au courant des derniers langages de programmation et techniques de codage, les programmeurs doivent également connaître de nombreux nouveaux outils qui aident à rendre leurs applications pertinentes pour les nouveaux utilisateurs.
En 2020, les développeurs de logiciels devraient envisager d'intégrer ces 5 outils de développement logiciel dans leurs produits, quel que soit le langage de programmation qu'ils utilisent :
1. Traitement du langage naturel (TAL)
Avec le chatbot qui dynamise le service client, la PNL attire l'attention des programmeurs travaillant sur le développement de logiciels modernes. Ils appliquent comme celui de Python pour intégrer rapidement la PNL dans les chatbots, les assistants numériques et les produits numériques. D’ici mi-2020 ou bientôt, vous verrez la PNL devenir plus importante dans tous les domaines, du commerce de détail aux véhicules autonomes, en passant par les appareils à la maison et au bureau.
En utilisant les meilleurs outils et technologies de développement logiciel, vous pouvez vous attendre à ce que les développeurs de logiciels utilisent la PNL de plusieurs manières, depuis l'interface utilisateur vocale jusqu'à la navigation dans les menus, l'analyse des sentiments, l'identification du contexte, les émotions et l'accessibilité des données, beaucoup plus faciles. Tout cela serait accessible au plus grand nombre d'utilisateurs et les entreprises pourraient réaliser jusqu'à 430 milliards de dollars de gains de productivité d'ici 2020, selon les données d'IDC citées par Deloitte.
2. GraphQL remplaçant les API REST
Selon les développeurs de mon entreprise, une société de développement de logiciels offshore, l'API REST perd sa domination sur l'univers des applications en raison de la lenteur du chargement des données qui doit être effectué à partir de plusieurs URL individuellement.
GraphQL est la nouvelle tendance et la meilleure alternative à l'architecture basée sur Rest qui extrait toutes les données pertinentes de plusieurs sites avec une seule requête. Il améliore les interactions client-serveur et réduit la latence, ce qui rend l'application beaucoup plus réactive envers l'utilisateur.
Vous pouvez améliorer vos compétences en développement logiciel lorsque vous utilisez GraphQL pour le développement de logiciels. Il nécessite également moins de codage que REST Api et permet d'activer des requêtes complexes en quelques lignes simples. Il peut également être fourni avec un certain nombre de des offres qui permettent aux développeurs de logiciels de l'utiliser plus facilement sur différents langages de programmation, notamment Python, Node.js, C++ et Java.
Actuellement, GraphQL soutient la communauté des développeurs en :
- Ne permettant aucun problème de sur et de sous-récupération
- Validation et vérification de type des codes
- Documentation sur l'API de génération automatique
- En fournissant des messages d'erreur détaillés
- Ajouter une opération supplémentaire au tableau : « abonnements » pour recevoir les messages en temps réel du serveur
3. Faible/Pas de code
Tous les outils de développement logiciel low code offrent de nombreux avantages. Il doit être aussi efficace que possible pour écrire de nombreux programmes à partir de zéro. Le low ou no-code fournit un code préconfiguré qui peut être intégré dans des programmes plus volumineux. Cela permet même aux non-programmeurs de créer des produits complexes rapidement et facilement et d'accélérer l'écosystème de développement moderne.
Selon un rapport partagé par , les outils no/low-code sont déjà déployés dans des portails Web, des systèmes logiciels, des applications mobiles et d'autres domaines. Le marché des outils low code atteindra 15 milliards de dollars d'ici 2020. Ces outils gèrent tout, comme la gestion de la logique du flux de travail, le filtrage des données, l'importation et l'exportation. Voici les meilleures plateformes low/no code à suivre en 2020 :
- Microsoft PowerApps
- Mendix
- Systèmes externes
- Zoho Créateur
- Cloud d'applications Salesforce
- Base rapide
- Botte de printemps
4. La vague 5G
La connectivité 5G aura un impact considérable sur le développement mobile/logiciel, ainsi que sur le développement Web. Après tout, dans une technologie comme l’IoT, tout est connecté. Ainsi, le logiciel de l’appareil exploitera pleinement les actifs sans fil à haut débit avec la 5G.
Dans une récente interview avec , Dan Dery, vice-président produit chez Motorola, a déclaré que « dans les années à venir, la 5G offrira un partage de données plus rapide, une bande passante plus élevée et accélérera le logiciel du téléphone jusqu'à 10 fois plus vite que la technologie sans fil existante. »
Dans cette optique, les sociétés de développement de logiciels s’efforceront d’intégrer la 5G dans les applications modernes. Le déploiement de la 5G avançant rapidement, plus de 20 opérateurs ont annoncé des mises à niveau de leurs réseaux. Ainsi, les développeurs vont maintenant commencer à travailler sur la prise en compte appropriée pour profiter de la 5G. La technologie améliorera considérablement les éléments suivants :
- Sécurité du programme réseau, notamment pour le découpage du réseau.
- Fournit de nouvelles façons de gérer les identités des utilisateurs.
- Permettra d'ajouter de nouvelles fonctionnalités aux applications à faible taux de latence.
- Aura un impact sur le développement du système compatible AR/VR.
5. « Authentification » sans effort
L'authentification devient de plus en plus un processus efficace pour protéger les données sensibles. Cette technologie sophistiquée est non seulement vulnérable au piratage des logiciels, mais prend également en charge l’intelligence artificielle et même l’informatique quantique. Mais le marché du développement logiciel voit déjà apparaître une pléthore de nouveaux types d’authentification, tels que l’analyse vocale, la biométrie et la reconnaissance faciale.
À l’heure actuelle, les pirates informatiques trouvent différentes manières de détourner les identités et les mots de passe des utilisateurs en ligne. Comme les utilisateurs mobiles sont déjà habitués à accéder à leurs smartphones avec une empreinte du pouce ou du doigt ou avec un scan du visage, avec les outils d'authentification, ils n'auront pas besoin de nouvelles capacités de validation, et les risques de cybervol diminueront. Voici quelques outils d'authentification multifacteur avec cryptage SSL.
- Les Soft Tokens transforment vos smartphones en authentificateurs multi-facteurs pratiques.
- Les modèles EGrid sont une forme d’authentificateur facile à utiliser et populaire dans l’industrie.
- Certains des meilleurs logiciels d'authentification pour les entreprises sont : RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx et Aerobase.
Il existe des sociétés de développement de logiciels en Inde et aux États-Unis qui effectuent des recherches approfondies dans la science de l'authentification et de la biométrie avec des avancées en matière d'IA pour fournir d'excellents logiciels d'authentification vocale, faciale, comportementale et biométrique. Désormais, vous pouvez sécuriser les canaux numériques et améliorer les capacités des plateformes.
Notes
Il semble que la vie des programmeurs en 2020 deviendra moins compliquée à mesure que le rythme du développement logiciel va probablement s'accélérer. Les outils disponibles deviendront plus faciles à utiliser. En fin de compte, ces progrès conduiront à la création d’un monde dynamique qui entrera dans une nouvelle ère numérique.
Source: habr.com