Her çend wusa dixuye ku em tenê çend meh ji gihîştina 2020-an dûr in, ev meh di warê pêşkeftina nermalavê de jî girîng in. Li vir di vê gotarê de, em ê bibînin ka sala pêş a 2020-an dê jiyana pêşdebirên nermalavê çawa biguhezîne!
Pêşveçûna Nermalava Pêşerojê Li vir e!
Pêşveçûna nermalava kevneşopî bi nivîsandina kodê û şopandina hin qaîdeyên sabît di derbarê nermalavê de pêşkeftina nermalavê ye. Lê pêşkeftina nermalavê ya îroyîn bi pêşkeftinên di Zehmetiya Hunerî, Fêrbûna Makîne, û Fêrbûna Kûr de şahidiya guheztinek paradîgmayê kiriye. Bi yekbûna van sê teknolojiyên, pêşdebiran dê karibin çareseriyên nermalavê ava bikin ku rêwerzan fêr dibin û taybetmendî û qalibên zêde di daneyên ku ji bo encama xwestinê hewce ne zêde dikin.
Werin em Bi Hin Kodê Biceribînin
Bi demê re, pergalên pêşkeftina nermalava tora neuralî di warê entegrasyonê û her weha qatên fonksiyon û navberê de tevlihevtir bûne. Pêşdebir dikarin bi Python 3.6 torgilokek neuralî ya pir hêsan ava bikin. Li vir mînakek bernameyek e ku bi 1 an 0-ê dabeşkirina binary dike.
Bê guman, em dikarin bi çêkirina çînek tora neuralî dest pê bikin:
numpy wek np import bike
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])
Sepandina fonksiyona Sigmoid:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)Perwerdehiya Modelê Bi Giran û Biasên Destpêkê:
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))Ji bo destpêkan, heke hûn di derbarê torên neuralî de hewceyê alîkariyê bin, hûn dikarin pê re têkilî daynin .An jî, hûn dikarin pêşdebirên AI / ML-ê bikin ku li ser projeya we bixebitin.
Guhertina Kodê Bi Neuronê Layera Derketî
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)
Hesabkirina Çewtiya ji bo Tebeqeya Veşartî ya Kod
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
Karûabr:
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]Digel ku her gav aqilmend e ku meriv bi zimanên bernamesaziyê yên herî dawî û teknîkên kodkirinê re bisekine, divê bernamesaz di heman demê de gelek amûrên nû yên ku dibin alîkar ku sepanên xwe ji bikarhênerên nû re têkildar bikin jî bizanibin.
Di sala 2020-an de, pêşdebirên nermalavê divê bifikirin ku van 5 amûrên pêşkeftina nermalavê di hilberên xwe de bicîh bikin bêyî ku ew kîjan zimanê bernamekirinê bikar tînin:
1. Pêvajoya Zimanê Xwezayî (NLP)
Digel ku chatbot karûbarê xerîdar hêzdar dike, NLP bala bernamenûsan dikişîne ku li ser pêşkeftina nermalava nûjen dixebitin. Serlêdan dikin mîna Python ku bi lez NLP-ê di nav chatbots, arîkarên dîjîtal, û hilberên dîjîtal de bicîh bikin. Heya nîvê sala 2020 an zû, hûn ê bibînin ku NLP li ser her tiştî ji karsaziya firotanê bigire heya wesayîtên xweser, û cîhazên li seranserê mal û nivîsgehê girîngtir dibe.
Bi pêşdebirina amûr û teknolojiyên çêtirîn pêşkeftina nermalavê re, hûn dikarin li bendê bin ku pêşdebirên nermalavê bi çend awayan ji navbeynkariya bikarhêner a deng-rêveber heya navgîniya menuyan, analîzkirina hestan, nasnameya kontekstê, hest û gihîştina daneyê bi gelek awayan NLP bikar bînin. Li gorî daneyên IDC ku ji hêla Deloitte ve hatî destnîşan kirin, hemî dê ji pir bikarhêneran re peyda bibin û karsaz dikarin heya sala 430-an bigihîjin 2020 mîlyar dolar destkeftiyên hilberînê.
2. GraphQL Li şûna REST Apis
Li gorî pêşdebirên li fîrmaya min ku pargîdaniyek pêşkeftina nermalava deryayî ye, REST API serweriya xwe li ser gerdûna serîlêdanê winda dike ji ber barkirina daneya xweya hêdî ya ku pêdivî ye ku ji gelek URL-an bi rengek ferdî were kirin.
GraphQL meyla nû û baştirîn alternatîf e ji mîmariya Rest-based re ku bi daxwazek yekane hemî daneyên têkildar ji gelek malperan derdixe. Ew danûstendinên xerîdar-server çêtir dike û derengiya ku sepanê ji bikarhêner re pir bersivdar dike kêm dike.
Dema ku hûn ji bo pêşkeftina nermalavê GraphQL bikar bînin hûn dikarin jêhatîbûna pêşkeftina nermalava xwe baştir bikin. Di heman demê de ew ji REST Api kêmtir kodkirinê jî hewce dike û dihêle ku di nav çend rêzikên hêsan de pirsên tevlihev çalak bike. Di heman demê de ew dikare bi hejmareke jî were peyda kirin Pêşniyarên ku ji pêşdebirên nermalavê re hêsantir dike ku wê li ser zimanên bernamesaziyê yên cihêreng di nav de Python, Node.js, C++, û Java bikar bînin.
Heya nuha, GraphQL ji hêla civaka pêşdebiran ve piştgirî dike:
- Astengkirina pirsgirêkên hilanînê yên zêde û bin
- Verastkirin û kontrolkirina tîpa kodan
- Belgekirina API-ê bixweber hilberandin
- Bi pêşkêşkirina peyamên xeletiya berfireh
- Operasyona zêde li tabloyê zêde bikin: "Abonetî" ku ji serverê peyamên rast-dem bistînin
3.Low / No Code
Hemî amûrên pêşkeftina nermalava koda nizm gelek feydeyan peyda dikin. Pêdivî ye ku ew di nivîsandina gelek bernameyan de ji nû ve bi qasî ku gengaz be. Kêm an bê-kod koda pêşwextkirî peyda dike ku dikare di bernameyên mezintir de were vehewandin. Ev dihêle ku ne bernamenûs jî zû û bi hêsanî hilberên tevlihev biafirînin û ekosîstema pêşkeftina nûjen bilezînin.
Li gorî raporek ku ji hêla , Amûrên bê-kod-kêm berê di portalên malperê, pergalên nermalavê, sepanên mobîl û deverên din de têne bicîh kirin. Bazara amûrên koda nizm dê heya 15-an bigihîje 2020 mîlyar dolarî. Van amûran her tiştî wekî birêvebirina mantiqa xebata xebatê, parzûna daneyê, import û hinardekirinê digirin dest. Li vir platformên çêtirîn kêm / bê kod hene ku di sala 2020-an de bişopînin:
- Microsoft PowerApps
- Mendix
- Outsystems
- Afirînerê Zoho
- Salesforce App Cloud
- Bingeha Quick
- Bihara biharê
4. Pêla 5G
Têkiliya 5G dê pir bandor li pêşkeftina mobîl / nermalavê, pêşkeftina malperê jî bike. Beriya her tiştî, di teknolojiya mîna IoT de her tişt girêdayî ye. Ji ber vê yekê, nermalava cîhazê dê bi 5G-ê re malzemeyên bêhêz ên bilez bi kar bîne.
Di hevpeyvînek nêzî de digel , Dan Dery, cîgirê serokê hilberê li Motorola, diyar kir ku "Di salên pêş de, 5G dê zûtir parvekirina daneyê, firehiya bandê ya bilindtir peyda bike, û nermalava têlefonê 10 carî ji teknolojiya bêtêlê ya heyî bileztir bike."
Di vê ronahiyê de, pargîdaniyên pêşkeftina nermalavê dê bixebitin ku 5G-ê di nav sepanên nûjen de bicîh bikin. Pêşkêşkirina 5G bi lez dimeşe, zêdetirî 20 operator nûvekirinên torên xwe ragihandine. Ji ber vê yekê, pêşdebir dê nuha dest bi xebata li ser girtina rast bikin ku ji 5G sûd werbigirin. Teknolojî dê tiştên jêrîn bi rengek berbiçav baştir bike:
- Ewlekariya bernameya torê, nemaze ji bo perçekirina torê.
- Dê rêyên nû ji bo birêvebirina nasnameyên bikarhêner peyda bike.
- Dê bihêle ku fonksiyonên nû li serîlêdanên bi rêjeya derengiya kêm zêde bikin.
- Dê bandorek li ser pêşkeftina pergala çalakkirî ya AR / VR hebe.
5. "Rastkirin" bêhêz
Nasname di parastina daneyên hesas de her ku diçe dibe pêvajoyek bi bandor. Teknolojiya sofîstîke ne tenê ji nermalava hackkirinê re xeternak e, lê di heman demê de îstîxbarata sûnî û tewra hesabkirina quantum jî piştgirî dike. Lê sûka pêşkeftina nermalavê jixwe gelek celebên nû yên pejirandinê, wekî analîza deng, biyometrîk, û naskirina rû dibîne.
Di vê nuqteyê de, hacker rêyên cihêreng dibînin ku nasname û şîfreyên bikarhêner ên serhêl bişkînin. Ji ber ku bikarhênerên mobîl berê xwe didin têlefonên xwe yên bi tilikê an tilikê an jî bi şopandina rûyê xwe bigihînin têlefonên xwe, ji ber vê yekê bi amûrên erêkirinê re ew ê ne hewceyî kapasîteyên nû nebin ji bo erêkirinê, û hem jî dê şansê diziya sîber kêm bibe. Li vir hin amûrên erêkirina pir-faktorî bi şîfrekirina SSL hene.
- Tokenên nermî têlefonên we vediguhezînin rastrastkerên pir-faktorî.
- Nimûneyên EGrid di pîşesaziyê de rengek hêsan û populer a rastgiran e.
- Hin ji çêtirîn nermalava pejirandinê ya ji bo karsaziyê ev in: RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx, û Aerobase.
Pargîdaniyên pêşkeftina nermalavê li Hindistan û DY hene ku di zanistiya rastkirin û biyometrîkê de bi pêşkeftinên AI-ê re lêkolînek berfireh dikin da ku nermalava pejirandina deng, rû, behre û biyometrîkî ya hêja radest bikin. Naha, hûn dikarin kanalên dîjîtal ewle bikin û kapasîteyên platforman baştir bikin.
Endnotes
Wusa dixuye ku jiyan ji bo bernamenûsan di sala 2020-an de dê kêmtir tevlihev bibe ji ber ku leza pêşkeftina nermalavê dibe ku bilez bibe. Amûrên berdest dê karanîna hêsantir bibin. Di dawiyê de, ev pêşkeftin dê bibe sedema afirandina cîhanek zindî ku berbi serdemek dîjîtal a nû ve diçe.
Source: www.habr.com