Hei Habr! Untuk perhatian Anda, saya persembahkan terjemahan artikel tersebut oleh kristencarter7519.
Meskipun sepertinya kita hanya tinggal beberapa hari lagi menuju tahun 2020, hari-hari ini juga penting dalam bidang pengembangan perangkat lunak. Di artikel ini, kita akan melihat bagaimana tahun 2020 mendatang akan mengubah kehidupan para pengembang perangkat lunak.
Masa depan pengembangan perangkat lunak telah tiba!
Pengembangan perangkat lunak tradisional adalah pengembangan perangkat lunak dengan menulis kode mengikuti beberapa aturan tetap. Namun perkembangan perangkat lunak modern telah mengalami perubahan paradigma dengan kemajuan dalam kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam. Dengan mengintegrasikan ketiga teknologi ini, pengembang akan dapat menciptakan solusi perangkat lunak yang belajar dari instruksi dan menambahkan fitur dan pola tambahan pada data yang diperlukan untuk menghasilkan hasil yang diinginkan.
Mari kita coba dengan beberapa kode
Seiring waktu, sistem pengembangan perangkat lunak jaringan saraf menjadi lebih kompleks dalam hal integrasi serta tingkat fungsionalitas dan antarmuka. Pengembang, misalnya, dapat membangun jaringan saraf yang sangat sederhana dengan Python 3.6. Berikut adalah contoh program yang melakukan klasifikasi biner dengan 1 atau 0.
Tentu saja, kita bisa memulai dengan membuat kelas jaringan saraf:
impor NumPy sebagai NP
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])Penerapan fungsi sigmoid:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)Melatih model dengan bobot dan bias awal:
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))Untuk pemula, jika Anda memerlukan bantuan mengenai jaringan saraf, Anda dapat mencari di internet untuk situs web perusahaan pengembangan perangkat lunak terkemuka atau Anda dapat menyewa pengembang AI/ML untuk mengerjakan proyek Anda.
Modifikasi kode menggunakan neuron lapisan keluaran
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)
Kesalahan perhitungan untuk lapisan kode tersembunyi
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) *lrKeluaran
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]Selalu ada baiknya untuk selalu mengikuti perkembangan bahasa pemrograman dan teknik pengkodean terbaru, dan pemrogram juga harus menyadari banyak alat baru yang membantu membuat aplikasi mereka relevan bagi pengguna baru.
Pada tahun 2020, pengembang perangkat lunak harus mempertimbangkan untuk memasukkan 5 alat pengembangan perangkat lunak ini ke dalam produk mereka, apa pun bahasa pemrograman yang mereka gunakan:
1. Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)
Dengan chatbot yang menyederhanakan layanan pelanggan, NLP mendapatkan perhatian para programmer yang mengerjakan pengembangan perangkat lunak modern. Mereka menggunakan toolkit NLTK seperti Python NLTK untuk dengan cepat memasukkan NLP ke dalam chatbot, asisten digital, dan produk digital. Pada pertengahan tahun 2020 atau dalam waktu dekat, Anda akan melihat NLP menjadi lebih penting dalam segala hal mulai dari bisnis ritel hingga kendaraan otonom dan perangkat untuk rumah dan kantor.
Ke depan dengan alat dan teknologi pengembangan perangkat lunak yang lebih baik, Anda dapat mengharapkan pengembang perangkat lunak menggunakan NLP dalam berbagai cara, mulai dari antarmuka pengguna berbasis suara hingga navigasi menu yang lebih mudah, analisis sentimen, identifikasi konteks, emosi, dan aksesibilitas data. Semua ini akan tersedia bagi sebagian besar pengguna, dan perusahaan akan mampu mencapai pertumbuhan produktivitas hingga $430 miliar pada tahun 2020 (menurut IDC, dikutip oleh Deloitte).
2. GraphQL menggantikan REST Apis
Menurut pengembang di perusahaan saya, yang merupakan perusahaan pengembangan perangkat lunak lepas pantai, REST API kehilangan dominasinya atas dunia aplikasi karena lambatnya pemuatan data yang perlu dilakukan dari beberapa URL satu per satu.
GraphQL adalah tren baru dan alternatif yang lebih baik untuk arsitektur berbasis REST yang mengambil semua data relevan dari beberapa situs menggunakan satu kueri. Hal ini meningkatkan interaksi klien-server dan mengurangi latensi, membuat aplikasi jauh lebih responsif bagi pengguna.
Anda dapat meningkatkan keterampilan pengembangan perangkat lunak saat menggunakan GraphQL untuk pengembangan perangkat lunak. Selain itu, ini memerlukan lebih sedikit kode daripada REST Api dan memungkinkan Anda membuat kueri kompleks dalam beberapa baris sederhana. Ia juga dapat dilengkapi dengan sejumlah fitur Backand as a Service (BaaS) yang memudahkan penggunaan oleh pengembang perangkat lunak dalam berbagai bahasa pemrograman, termasuk Python, Node.js, C++ dan Java.
3. Tingkat pengkodean rendah/tanpa kode (kode rendah)
Semua alat pengembangan perangkat lunak kode rendah memberikan banyak manfaat. Ini harus seefisien mungkin ketika menulis banyak program dari awal. Kode rendah menyediakan kode yang telah dikonfigurasi sebelumnya yang dapat ditanamkan ke dalam program yang lebih besar. Hal ini memungkinkan bahkan non-programmer untuk dengan cepat dan mudah membuat produk yang kompleks dan mempercepat ekosistem pembangunan modern.
Menurut laporan TechRepublic, alat tanpa kode/kode rendah sudah digunakan di portal web, sistem perangkat lunak, aplikasi seluler, dan area lainnya. Pasar alat kode rendah akan tumbuh menjadi $15 miliar pada tahun 2020. Alat-alat ini menangani semuanya, termasuk mengelola logika alur kerja, pemfilteran data, impor dan ekspor. Berikut adalah platform kode rendah terbaik di tahun 2020:
- Microsoft PowerApps
- Mendix
- Sistem luar
- Zoho Pencipta
- Cloud Aplikasi Tenaga Penjualan
- Basis Cepat
- Sepatu bot musim semi
4. Gelombang 5G
Konektivitas 5G akan sangat berdampak pada pengembangan aplikasi dan perangkat lunak seluler serta pengembangan web. Lagi pula, dengan teknologi seperti IoT, semuanya terhubung. Dengan demikian, perangkat lunak perangkat akan memanfaatkan kemampuan jaringan nirkabel berkecepatan tinggi dengan 5G secara maksimal.
Dalam wawancara baru-baru ini dengan Digital Trends, Dan Dery, wakil presiden produk Motorola, mengatakan bahwa "di tahun-tahun mendatang, 5G akan menghadirkan data yang lebih cepat, bandwidth yang lebih tinggi, dan mempercepat perangkat lunak telepon 10 kali lebih cepat dibandingkan teknologi nirkabel yang ada."
Dalam hal ini, perusahaan perangkat lunak akan berupaya menghadirkan 5G ke dalam aplikasi modern. Saat ini, lebih dari 20 operator telah mengumumkan peningkatan jaringannya. Oleh karena itu, pengembang kini akan mulai berupaya menggunakan API yang sesuai untuk memanfaatkan 5G. Teknologi ini akan meningkatkan hal-hal berikut secara signifikan:
- Keamanan program jaringan, khususnya untuk Network Slicing.
- Berikan cara baru untuk menangani ID pengguna.
- Memungkinkan Anda menambahkan fungsionalitas baru ke aplikasi dengan latensi rendah.
- Akan mempengaruhi pengembangan sistem AR/VR.
5. Otentikasi mudah
Otentikasi semakin menjadi proses yang efektif untuk melindungi data sensitif. Teknologi canggih tersebut tidak hanya rentan terhadap peretasan perangkat lunak, tetapi juga mendukung kecerdasan buatan dan bahkan komputasi kuantum. Namun pasar pengembangan perangkat lunak sudah melihat banyak jenis otentikasi baru, seperti analisis suara, biometrik, dan pengenalan wajah.
Pada tahap ini, peretas menemukan berbagai cara untuk memalsukan ID pengguna dan kata sandi online. Karena pengguna ponsel sudah terbiasa mengakses ponsel cerdas mereka dengan sidik jari atau pemindaian wajah, sehingga menggunakan alat otentikasi, mereka tidak memerlukan kemampuan verifikasi baru karena kemungkinan pencurian dunia maya akan lebih kecil. Berikut beberapa alat autentikasi multifaktor dengan enkripsi SSL.
- Soft Token mengubah ponsel cerdas Anda menjadi pengautentikasi multi-faktor yang nyaman.
- Templat EGrid adalah bentuk pengautentikasi yang mudah digunakan dan populer di industri.
- Beberapa program otentikasi terbaik untuk bisnis adalah RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx, dan Aerobase.
Ada perusahaan perangkat lunak di India dan Amerika yang melakukan penelitian ekstensif di bidang otentikasi dan biometrik. Mereka juga mempromosikan AI untuk menciptakan perangkat lunak unggul untuk otentikasi suara, pengenalan wajah, perilaku, dan biometrik. Kini Anda dapat melindungi saluran digital dan meningkatkan kemampuan platform.
Kesimpulan
Tampaknya tantangan hidup bagi programmer akan berkurang pada tahun 2020 karena laju pengembangan perangkat lunak kemungkinan akan semakin cepat. Alat yang tersedia akan menjadi lebih mudah digunakan. Pada akhirnya, kemajuan ini akan menciptakan dunia yang dinamis memasuki era digital baru.
Sumber: www.habr.com