{"id":100141,"date":"2021-05-11T22:22:44","date_gmt":"2021-05-11T20:22:44","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/ibm-otkryl-codenet-dlya-sistem-mashinnogo-obucheniya-transliruyushhih-i-proveryayushhih-kod"},"modified":"2021-05-11T22:22:44","modified_gmt":"2021-05-11T20:22:44","slug":"ibm-otkryl-codenet-dlya-sistem-mashinnogo-obucheniya-transliruyushhih-i-proveryayushhih-kod","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/fr\/blog\/news\/ibm-otkryl-codenet-dlya-sistem-mashinnogo-obucheniya-transliruyushhih-i-proveryayushhih-kod","title":{"rendered":"IBM a ouvert CodeNet pour les syst\u00e8mes d'apprentissage automatique, traduisant et v\u00e9rifiant le code.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

La soci\u00e9t\u00e9 IBM a pr\u00e9sent\u00e9 l'initiative CodeNet, ax\u00e9e sur la fourniture aux chercheurs d'un ensemble de donn\u00e9es permettant d'exp\u00e9rimenter l'application de m\u00e9thodes d'apprentissage automatique pour cr\u00e9er des traducteurs d'un langage de programmation \u00e0 un autre, ainsi que des g\u00e9n\u00e9rateurs et des analyseurs de code. CodeNet comprend une collection de 14 millions d'exemples de code, r\u00e9solvant 4053 probl\u00e8mes de programmation classiques. Au total, la collection compte environ 500 millions de lignes de code et couvre 55 langages de programmation, allant des langages modernes comme C++, Java, Python et Go, aux langages obsol\u00e8tes tels que COBOL, Pascal et FORTRAN. Les travaux du projet sont diffus\u00e9s sous la licence Apache 2.0, et les ensembles de donn\u00e9es devraient \u00eatre mis \u00e0 disposition dans le domaine public. <\/p>\n

Les exemples sont accompagn\u00e9s d'annotations et impl\u00e9mentent des algorithmes identiques dans diff\u00e9rents langages de programmation. On suppose que l'ensemble propos\u00e9 aidera \u00e0 la formation de syst\u00e8mes d'apprentissage automatique et au d\u00e9veloppement d'innovations dans le domaine de la traduction et de l'analyse automatique du code, \u00e0 l'image de ce que la base de donn\u00e9es d'images annot\u00e9es ImageNet a fait pour le d\u00e9veloppement des syst\u00e8mes de reconnaissance d'images et de vision par ordinateur. Parmi les principales sources de constitution de la collection, on cite divers concours de programmation. <\/p>\n

Contrairement aux traducteurs traditionnels, bas\u00e9s sur des r\u00e8gles de transformation, les syst\u00e8mes d'apprentissage automatique peuvent saisir et prendre en compte le contexte d'utilisation du code. Dans la transformation d'un langage de programmation \u00e0 un autre, le contexte est tout aussi important que dans la traduction d'une langue humaine \u00e0 une autre. C'est pr\u00e9cis\u00e9ment l'absence de prise en compte du contexte qui rend difficile la transformation de code depuis des langages obsol\u00e8tes comme le COBOL. <\/p>\n

La pr\u00e9sence d'une vaste base d'impl\u00e9mentations d'algorithmes dans diff\u00e9rents langages facilitera la cr\u00e9ation de syst\u00e8mes d'apprentissage automatique universels, qui, au lieu d'effectuer une traduction directe entre des langages sp\u00e9cifiques, manipulent une repr\u00e9sentation plus abstraite du code, ind\u00e9pendamment des langages de programmation concrets. Un tel syst\u00e8me pourrait \u00eatre utilis\u00e9 comme un traducteur, transformant le code transmis dans n'importe quel des langages pris en charge en sa repr\u00e9sentation abstraite interne, \u00e0 partir de laquelle le code peut ensuite \u00eatre g\u00e9n\u00e9r\u00e9 dans de nombreux langages. <\/p>\n

Le syst\u00e8me sera capable d'effectuer des transformations bidirectionnelles. Par exemple, des projets utilisant le langage obsol\u00e8te COBOL continuent d'\u00eatre utilis\u00e9s dans les banques et les administrations publiques. Un traducteur bas\u00e9 sur un syst\u00e8me d'apprentissage machine pourra convertir le code COBOL en un format Java, et, si n\u00e9cessaire, traduire un extrait en Java de retour en code COBOL. <\/p>\n

En plus de la traduction entre langages, CodeNet mentionne des domaines d'application tels que la cr\u00e9ation de syst\u00e8mes intelligents de recherche de code et l'automatisation de la d\u00e9tection de clones, ainsi que le d\u00e9veloppement d'optimisateurs et de syst\u00e8mes de correction automatique de code. En particulier, les exemples pr\u00e9sent\u00e9s dans CodeNet sont enrichis de m\u00e9tadonn\u00e9es d\u00e9crivant les r\u00e9sultats des tests de performance, la taille r\u00e9sultante du programme, la consommation de m\u00e9moire et un \u00e9tat permettant de distinguer le code correct du code d\u00e9fectueux (des exemples avec erreurs ont \u00e9t\u00e9 sp\u00e9cifiquement inclus dans la collection, repr\u00e9sentant 29,5 %). Le syst\u00e8me d'apprentissage machine peut tenir compte de ces m\u00e9tadonn\u00e9es pour g\u00e9n\u00e9rer le code le plus optimal ou pour d\u00e9tecter des r\u00e9gressions dans le code analys\u00e9 (le syst\u00e8me peut comprendre que l'algorithme dans le code fourni n'est pas impl\u00e9ment\u00e9 de mani\u00e8re optimale ou contient des erreurs).
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Source : opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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