Ehi Habr! Presento alla vostra attenzione la traduzione dell'articolo di kristencarter7519.
Anche se sembra che siamo solo a pochi giorni dal 2020, questi giorni sono importanti anche nel campo dello sviluppo software. Qui in questo articolo vedremo come il prossimo anno 2020 cambierà la vita degli sviluppatori di software.
Il futuro dello sviluppo software è qui!
Lo sviluppo software tradizionale è lo sviluppo di software scrivendo codice seguendo alcune regole fisse. Ma lo sviluppo del software moderno ha assistito a un cambiamento di paradigma con progressi nell’intelligenza artificiale, nell’apprendimento automatico e nel deep learning. Integrando queste tre tecnologie, gli sviluppatori saranno in grado di creare soluzioni software che apprendono dalle istruzioni e aggiungono funzionalità e modelli aggiuntivi ai dati necessari per produrre il risultato desiderato.
Proviamo con del codice
Nel corso del tempo, i sistemi di sviluppo software per reti neurali sono diventati più complessi in termini di integrazione, nonché di livelli di funzionalità e interfacce. Gli sviluppatori, ad esempio, possono creare una rete neurale molto semplice con Python 3.6. Ecco un programma di esempio che esegue la classificazione binaria con 1 o 0.
Naturalmente, possiamo iniziare creando una classe di rete neurale:
importa NumPy come NP
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])Applicazione della funzione sigmoideo:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)Addestramento di un modello con pesi e bias iniziali:
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))Per i principianti, se hai bisogno di aiuto riguardo alle reti neurali, puoi cercare su Internet i siti Web delle principali società di sviluppo software oppure puoi assumere sviluppatori AI/ML per lavorare sul tuo progetto.
Modifica del codice utilizzando un neurone del livello di output
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)
Errore di calcolo per il livello di codice nascosto
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) *lrProduzione
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]Vale sempre la pena tenersi aggiornati con i linguaggi di programmazione e le tecniche di codifica più recenti, inoltre i programmatori dovrebbero anche essere consapevoli dei numerosi nuovi strumenti che aiutano a rendere le loro app rilevanti per i nuovi utenti.
Nel 2020, gli sviluppatori software dovrebbero prendere in considerazione l'integrazione di questi 5 strumenti di sviluppo software nei loro prodotti, indipendentemente dal linguaggio di programmazione utilizzato:
1. Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)
Con un chatbot che semplifica il servizio clienti, la PNL sta attirando l'attenzione dei programmatori che lavorano allo sviluppo di software moderno. Utilizzano toolkit NLTK come Python NLTK per incorporare rapidamente la PNL in chatbot, assistenti digitali e prodotti digitali. Entro la metà del 2020 o nel prossimo futuro, vedrete la PNL diventare più importante in ogni ambito, dalle attività di vendita al dettaglio ai veicoli e dispositivi autonomi per la casa e l’ufficio.
Andando avanti con strumenti e tecnologie di sviluppo software migliori, puoi aspettarti che gli sviluppatori di software utilizzino la PNL in vari modi, dalle interfacce utente basate sulla voce alla navigazione dei menu molto più semplice, all'analisi del sentiment, all'identificazione del contesto, alle emozioni e all'accessibilità dei dati. Tutto questo sarà a disposizione della maggior parte degli utenti e le aziende potranno raggiungere una crescita della produttività fino a 430 miliardi di dollari entro il 2020 (secondo IDC, citato da Deloitte).
2. GraphQL sostituisce le API REST
Secondo gli sviluppatori della mia azienda, che è una società di sviluppo software offshore, l'API REST sta perdendo il suo dominio sull'universo delle applicazioni a causa del caricamento lento dei dati che deve essere eseguito da più URL individualmente.
GraphQL è una nuova tendenza e un'alternativa migliore all'architettura basata su REST che recupera tutti i dati rilevanti da più siti utilizzando un'unica query. Ciò migliora l'interazione client-server e riduce la latenza, rendendo l'applicazione molto più reattiva per l'utente.
Puoi migliorare le tue capacità di sviluppo software quando utilizzi GraphQL per lo sviluppo software. Inoltre, richiede meno codice rispetto all'API REST e consente di effettuare query complesse in poche semplici righe. Può anche essere dotato di una serie di funzionalità Backand as a Service (BaaS) che ne facilitano l'utilizzo da parte degli sviluppatori di software in diversi linguaggi di programmazione, tra cui Python, Node.js, C++ e Java.
3. Livello di codifica basso/nessun codice (codice basso)
Tutti gli strumenti di sviluppo software a basso codice offrono numerosi vantaggi. Dovrebbe essere il più efficiente possibile quando si scrivono molti programmi da zero. Il low code fornisce codice preconfigurato che può essere incorporato in programmi più grandi. Ciò consente anche ai non programmatori di creare rapidamente e facilmente prodotti complessi e di accelerare il moderno ecosistema di sviluppo.
Secondo un rapporto di TechRepublic, gli strumenti no-code/low code vengono già utilizzati nei portali web, nei sistemi software, nelle applicazioni mobili e in altri settori. Il mercato degli strumenti low code raggiungerà i 15 miliardi di dollari entro il 2020. Questi strumenti gestiscono tutto, inclusa la gestione della logica del flusso di lavoro, il filtraggio dei dati, l'importazione e l'esportazione. Ecco le migliori piattaforme low code nel 2020:
- Microsoft PowerApp
- Mendice
- OutSystems
- Creatore Zoho
- Cloud dell'app Salesforce
- Base rapida
- Stivale primaverile
4. Onda 5G
La connettività 5G avrà un notevole impatto sullo sviluppo di app mobili e software, nonché sullo sviluppo web. Dopotutto, con tecnologie come l’IoT, tutto è connesso. Pertanto, il software del dispositivo sfrutterà al massimo le capacità delle reti wireless ad alta velocità con 5G.
In una recente intervista con Digital Trends, Dan Dery, vicepresidente del prodotto Motorola, ha affermato che "nei prossimi anni, il 5G fornirà dati più veloci, una larghezza di banda maggiore e accelererà il software del telefono 10 volte più velocemente rispetto alle tecnologie wireless esistenti".
In quest’ottica, le società di software lavoreranno per portare il 5G nelle applicazioni moderne. Attualmente, più di 20 operatori hanno annunciato aggiornamenti alle loro reti. Pertanto, gli sviluppatori inizieranno ora a lavorare sull’utilizzo delle API appropriate per sfruttare il 5G. La tecnologia migliorerà significativamente quanto segue:
- Sicurezza del programma di rete, in particolare per il Network Slicing.
- Fornire nuovi modi per gestire gli ID utente.
- Consente di aggiungere nuove funzionalità alle applicazioni con bassa latenza.
- Influenzerà lo sviluppo del sistema AR/VR.
5. Autenticazione facile
L’autenticazione sta diventando sempre più un processo efficace per la protezione dei dati sensibili. La sofisticata tecnologia non solo è vulnerabile agli attacchi informatici, ma supporta anche l’intelligenza artificiale e persino l’informatica quantistica. Ma il mercato dello sviluppo software sta già vedendo molti nuovi tipi di autenticazione, come l’analisi vocale, la biometria e il riconoscimento facciale.
In questa fase, gli hacker trovano diversi modi per falsificare ID utente e password online. Poiché gli utenti mobili sono già abituati ad accedere ai propri smartphone con un’impronta digitale o una scansione facciale, utilizzando quindi strumenti di autenticazione, non avranno bisogno di nuove funzionalità di verifica poiché la probabilità di furto informatico sarà inferiore. Ecco alcuni strumenti di autenticazione a più fattori con crittografia SSL.
- I Soft Token trasformano i tuoi smartphone in comodi autenticatori multifattore.
- I modelli EGrid sono una forma di autenticatori facile da usare e popolare nel settore.
- Alcuni dei migliori programmi di autenticazione per le aziende sono RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx e Aerobase.
Ci sono aziende di software in India e negli Stati Uniti che stanno conducendo ricerche approfondite nel campo dell’autenticazione e della biometria. Stanno inoltre promuovendo l’intelligenza artificiale per creare software superiori per l’autenticazione vocale, face-id, comportamentale e biometrica. Ora puoi proteggere i canali digitali e migliorare le funzionalità della piattaforma.
conclusione
Sembra che la vita dei programmatori diventerà meno impegnativa nel 2020 poiché è probabile che il ritmo dello sviluppo del software acceleri. Gli strumenti disponibili diventeranno più facili da usare. In definitiva, questo progresso creerà un mondo dinamico che entrerà in una nuova era digitale.
Fonte: habr.com