5 年に従うべきソフトウェア開発慣行トップ 2020

2020 年まであと数か月のようですが、ソフトウェア開発の分野ではこの数か月も重要です。 この記事では、来たる 2020 年がソフトウェア開発者の生活をどのように変えるのかを見ていきます。

未来のソフトウェア開発がここにあります!

従来のソフトウェア開発は、コードを記述し、いくつかの固定ルールに従ってソフトウェアを開発することです。 しかし、今日のソフトウェア開発は、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を目の当たりにしています。 これら XNUMX つのテクノロジーを統合することで、開発者は指示を学習し、望ましい結果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 ソリューションを構築できるようになります。

コードを使って試してみましょう

時が経つにつれて、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層だけでなく、統合の点でもより複雑になってきました。 開発者は、Python 3.6 を使用して非常にシンプルなニューラル 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。

npとしてnumpyをインポートする

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

シグモイド関数を適用すると、次のようになります。

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 ネットワークに関してサポートが必要な場合は、次の問い合わせ先までご連絡ください。 トップのソフトウェア開発会社または、AI/ML 開発者を雇ってプロジェクトに取り組むこともできます。

出力層ニューロンを使用したコードの変更

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)

コードの隠れ層の誤差の計算

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賢明ですが、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ついても知っておく必要があります。

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）

チャットボットによって顧客サービスが強化される中、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。 該当します NLTK ツールキット パイソンのように NLTK NLP をチャットボット、デジタル アシスタント、デジタル製品にすばやく組み込むことができます。 2020 年半ばか近いうちに、小売業から自動運転車、家庭やオフィスのデバイスに至るまで、あらゆるものにおいて NLP の重要性が高まることになるでしょう。

最高のソフトウェア開発ツールとテクノロジを活用することで、ソフトウェア開発者は、音声主導のユーザー インターフェイスから、はるかに簡単に操作できるメニュー、感情分析、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。 デロイトが引用した IDC データによると、ほとんどのユーザーがすべてを利用できるようになり、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と考えられます。

2. GraphQL による REST API の置き換え

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、REST API は、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が遅いため、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、単一のリクエストで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最良の代替手段です。 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、アプリのユーザーへ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。 また、REST API よりも必要なコーディングが少なく、単純な数行で複雑なクエリを有効にすることができます。 多数付属することも可能です サービスとしてのバックエンド（BaaS） ソフトウェア開発者が Python、Node.js、C++、Java などのさまざまなプログラミング言語で簡単に使用できるようにする製品です。

現在、GraphQL は次の方法で開発者コミュニティをサポートしています。

• フェッチの過剰および不足の問題を解決する
• コードの検証と型チェック
• API ドキュメントの自動生成
• 詳細なエラー メッセージを提供することで、
• 追加の操作をテーブルに追加します: サーバーからリアルタイム メッセージを受信する「サブスクリプション」

3.ロー/ノーコード

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、できるだけ効率的に行う必要があります。 ローコードまたはノーコードでは、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が提供されます。 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スピードアップできます。

によって共有されたレポートによると TechRepublic、ノー/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、その他の分野に導入されています。 ローコード ツールの市場は、15 年までに最大 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 フィルター、インポート、エクスポートなどのすべてを処理します。 2020 年に従うべきベストのローコード/ノーコード 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、モバイル/ソフトウェア開発、Web 開発にも大きな影響を与えます。 結局のところ、IoT のようなテクノロジーでは、すべてが接続されています。 したがって、デバイス ソフトウェアは、5G で高速ワイヤレス資産を最大限に活用します。

との最近のインタビューで デジタルトレンド, モトローラの製品副社長であるダン・デリー氏は、「今後数年で、5Gはより高速なデータ共有とより広い帯域幅を実現し、電話ソフトウェアの速度が既存の無線技術よりも10倍速くなるだろう」と述べています。

この観点から、ソフトウェア開発会社は 5G を最新のアプリケーションに組み込むことに取り組むことになります。 5G の展開は急速に進んでおり、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、適切な機能を採用する作業を開始します。 API 5Gを活用するために。 このテクノロジーにより、以下の点が劇的に改善されます。

• ネットワーク プログラム、特にネットワーク スライシングのセキュリティ。
• ユーザー ID を処理するための新しい方法を提供します。
• 低遅延レートでアプリケーションに新しい機能を追加できるようになります。
• AR/VR 対応システムの開発に影響を与える可能性があります。

5. 簡単な「認証」

認証は、機密データを保護する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、ソフトウェアの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、新しいタイプの認証が大量に登場しています。

現時点で、ハッカーはオンラインのユーザー ID とパスワードを破壊するさまざまな方法を見つけています。 モバイル ユーザーは親指や指の印象、または顔のスキャンによっ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、認証ツールを使用すると、検証のための新しい機能は必要なくなり、サイバー盗難の可能性も低くなります。 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 パターンは、業界で使いやすく人気のある認証形式です。
• 企業に最適な認証ソフトウェアには、RSA SecurID Access、OAuth、Ping Identity、Authx、Aerobase などがあります。

インドと米国には、優れた音声、顔、行動、および生体認証ソフトウェアを提供するために、AI の進歩に伴う認証と生体認証の科学に関する広範な研究を行っているソフトウェア開発会社があります。 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。

残念

ソフトウェア開発のペースが速くなる可能性が高いため、2020 年のプログラマーの生活はそれほど複雑ではないようです。 利用可能な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向けた活気に満ちた世界の創造につながります。

出所： habr.com