5 年の 2020 つのベスト ソフトウェア開発プラクティス

おい、ハブル！ 記事の翻訳をご紹介します 「コーディング方法を学ぶための 5 つのヒント - プログラマーへの一般的なアドバイス」 by クリステンカーター7519

2020 年も残すところあと数日となったようですが、ソフトウェア開発の分野では、この時期も重要な時期となります。 この記事では、来たる 2020 年にソフトウェア開発者の生活がどのように変わるのかを見ていきます。

ソフトウェア開発の未来がここにあります!

従来のソフトウェア開発は、いくつかの固定ルールに従ってコードを記述することによってソフトウェアを開発します。 しかし、現代のソフトウェア開発では、人工知能、機械学習、深層学習の進歩に伴うパラダイムシフトが見られます。 これら XNUMX つのテクノロジーを統合することで、開発者は指示から学習し、望ましい結果を生み出すために必要な追加の機能やパターンをデータに追加するソフトウェア ソリューションを作成できるようになります。

コードを試してみましょう

時間の経過とともに、ニューラル ネットワーク ソフトウェア開発システムは、機能やインターフェイスのレベルだけでなく、統合の点でもより複雑になってきました。 たとえば、開発者は Python 3.6 を使用して非常に単純なニューラル ネットワークを構築できます。 以下は、1 または 0 で二値分類を行うプログラムの例です。

もちろん、ニューラル ネットワーク クラスを作成することから始めることもできます。

NumPyをNPとしてインポート

X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])

シグモイド関数の適用:

def sigmoid ():
   return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
   return x * (1-x)

初期の重みとバイアスを使用してモデルをトレーニングする:

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))

初心者の場合、ニューラル ネットワークに関するサポートが必要な場合は、インターネットでトップ ソフトウェア開発会社の Web サイトを検索するか、AI/ML 開発者を雇ってプロジェクトに取り組むことができます。

出力層ニューロンを使用したコード変更

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)

隠しコード層の計算エラー

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

出力

print (output)

[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]

最新のプログラミング言語とコーディング技術を常に最新の状態に保つことは価値があり、プログラマーはアプリを新しいユーザーに関連付けるのに役立つ多くの新しいツールにも注意する必要があります。

2020 年、ソフトウェア開発者は、使用するプログラミング言語に関係なく、次の 5 つのソフトウェア開発ツールを製品に組み込むことを検討する必要があります。

1. 自然言語処理 (NLP)

顧客サービスを効率化するチャットボットを備えた NLP は、最新のソフトウェア開発に取り組むプログラマーの注目を集めています。 Python NLTK などの NLTK ツールキットを使用して、NLP をチャットボット、デジタル アシスタント、デジタル製品に迅速に組み込んでいます。 2020 年半ばまでに、または近い将来、小売業から自律走行車や家庭やオフィス用のデバイスに至るまで、あらゆる分野で NLP の重要性が高まるでしょう。

ソフトウェア開発ツールとテクノロジーの向上により、ソフトウェア開発者は、音声ベースのユーザー インターフェイスから、はるかに簡単なメニュー ナビゲーション、センチメント分析、コンテキストの識別、感情、データ アクセシビリティに至るまで、さまざまな方法で NLP を使用することが期待できます。 これらすべてが大多数のユーザーに利用可能となり、企業は 430 年までに最大 2020 億ドルの生産性向上を達成できるようになります (IDC による、Deloitte が引用)。

2. REST APIを置き換えるGraphQL

オフショア ソフトウェア開発会社である私の会社の開発者によると、複数の URL から個別に実行する必要があるデータの読み込みに時間がかかるため、REST API はアプリケーション領域における優位性を失いつつあります。

GraphQL は新しいトレンドであり、単一のクエリを使用して複数のサイトからすべての関連データを取得する REST ベースのアーキテクチャに代わる優れた代替手段です。 これにより、クライアントとサーバーの対話が改善され、待ち時間が短縮され、ユーザーに対するアプリケーションの応答性が大幅に向上します。

ソフトウェア開発に GraphQL を使用すると、ソフトウェア開発スキルを向上させることができます。 さらに、REST API よりも必要なコードが少なく、単純な数行で複雑なクエリを作成できます。 また、Python、Node.js、C++、Java などのさまざまなプログラミング言語を使用するソフトウェア開発者が簡単に使用できる、多数の Backand as a Service (BaaS) 機能を装備することもできます。

3. 低コーディングレベル/ノーコード（ローコード）

すべてのローコード ソフトウェア開発ツールには多くの利点があります。 多くのプログラムを最初から作成する場合は、可能な限り効率的である必要があります。 ロー コードは、より大きなプログラムに埋め込むことができる事前構成されたコードを提供します。 これにより、プログラマーでなくても複雑な製品を迅速かつ簡単に作成でき、最新の開発エコシステムを加速できます。

TechRepublic のレポートによると、ノーコード/ローコード ツールはすでに Web ポータル、ソフトウェア システム、モバイル アプリケーションなどの分野で使用されています。 ローコード ツール市場は 15 年までに 2020 億ドルに成長すると予想されています。 これらのツールは、ワークフロー ロジックの管理、データ フィルタリング、インポートとエクスポートを含むすべてを処理します。 2020 年のベスト ローコード プラットフォームは次のとおりです。

• Microsoft PowerApps
• メンディックス
• アウトシステムズ
• Zoho Creator
• Salesforce アプリクラウド
• クイックベース
• 春のブーツ

4. 5Gの波

5G 接続は、Web 開発だけでなく、モバイル アプリやソフトウェアの開発にも大きな影響を与えます。 結局のところ、IoT などのテクノロジーにより、すべてが接続されます。 したがって、デバイスのソフトウェアは 5G による高速ワイヤレス ネットワークの機能を最大限に活用します。

Motorola の製品担当副社長である Dan Dery 氏は、Digital Trends との最近のインタビューで、「今後数年間で、5G はより高速なデータ、より広い帯域幅を提供し、電話ソフトウェアを既存の無線技術より 10 倍高速化するでしょう」と述べました。

この観点から、ソフトウェア企業は 5G を最新のアプリケーションに導入することに取り組むでしょう。 現在、20 社以上の通信事業者がネットワークのアップグレードを発表しています。 そのため、開発者は今後、適切な API を使用して 5G を活用する取り組みを開始することになります。 このテクノロジーにより、以下の点が大幅に改善されます。

• ネットワーク プログラムのセキュリティ (特にネットワーク スライシング)。
• ユーザー ID を処理する新しい方法を提供します。
• 低遅延でアプリケーションに新しい機能を追加できます。
• AR/VRシステムの開発に影響を与えるだろう。

5.簡単認証

認証は、機密データを保護するための効果的なプロセスになりつつあります。 この高度なテクノロジーはソフトウェア ハッキングに対して脆弱であるだけでなく、人工知能や量子コンピューティングさえもサポートします。 しかし、ソフトウェア開発市場ではすでに、音声分析、生体認証、顔認識など、多くの新しいタイプの認証が導入されています。

この段階で、ハッカーはオンラインのユーザー ID とパスワードを偽造するさまざまな方法を見つけます。 モバイル ユーザーは、指紋や顔のスキャン、つまり認証ツールを使用してスマートフォンにアクセスすることにすでに慣れているため、サイバー盗難の可能性が低いため、新たな認証機能は必要ありません。 ここでは、SSL 暗号化を使用した多要素認証ツールをいくつか紹介します。

• ソフト トークンは、スマートフォンを便利な多要素認証システムに変えます。
• EGrid テンプレートは、業界で使いやすく人気のある認証形式です。
• 企業に最適な認証プログラムには、RSA SecurID Access、OAuth、Ping Identity、Authx、Aerobase などがあります。

インドと米国には、認証と生体認証の分野で広範な研究を行っているソフトウェア会社があります。 また、音声、顔認証、行動認証、生体認証のための優れたソフトウェアを作成するために AI を推進しています。 これで、デジタル チャネルを保護し、プラットフォームの機能を向上させることができます。

まとめ

ソフトウェア開発のペースが加速する可能性が高いため、2020 年にはプログラマーの生活はそれほど困難ではなくなりそうです。 利用できるツールがさらに使いやすくなります。 最終的に、この進歩は新たなデジタル時代に突入するダイナミックな世界を生み出すでしょう。

出所： habr.com