Olá, Habr! Apresento a sua atenção uma tradução do artigo por Kristencarter7519.
Embora pareça que estamos a poucos dias de 2020, estes dias também são importantes na área de desenvolvimento de software. Aqui neste artigo veremos como o próximo ano de 2020 mudará a vida dos desenvolvedores de software.
O futuro do desenvolvimento de software está aqui!
O desenvolvimento de software tradicional é o desenvolvimento de software escrevendo código seguindo algumas regras fixas. Mas o desenvolvimento de software moderno testemunhou uma mudança de paradigma com avanços na inteligência artificial, na aprendizagem automática e na aprendizagem profunda. Ao integrar essas três tecnologias, os desenvolvedores serão capazes de criar soluções de software que aprendem com as instruções e adicionam recursos e padrões adicionais aos dados necessários para produzir o resultado desejado.
Vamos tentar com algum código
Com o tempo, os sistemas de desenvolvimento de software de redes neurais tornaram-se mais complexos em termos de integração, bem como em níveis de funcionalidade e interfaces. Os desenvolvedores, por exemplo, podem construir uma rede neural muito simples com Python 3.6. Aqui está um exemplo de programa que faz classificação binária com 1s ou 0s.
Claro, podemos começar criando uma classe de rede neural:
importar NumPy como NP
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])Aplicação da função sigmóide:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)Treinando um modelo com pesos e vieses iniciais:
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))Para iniciantes, se precisar de ajuda em relação às redes neurais, você pode pesquisar na Internet os sites das principais empresas de desenvolvimento de software ou pode contratar desenvolvedores de IA/ML para trabalhar em seu projeto.
Modificação de código usando um neurônio da camada de saída
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)
Erro de cálculo para camada de código oculta
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) *lrSaída
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]Sempre vale a pena manter-se atualizado com as linguagens de programação e técnicas de codificação mais recentes, e os programadores também devem estar cientes das muitas ferramentas novas que ajudam a tornar seus aplicativos relevantes para novos usuários.
Em 2020, os desenvolvedores de software devem considerar a incorporação destas 5 ferramentas de desenvolvimento de software em seus produtos, independentemente da linguagem de programação que usam:
1. Processamento de Linguagem Natural (PNL)
Com um chatbot que agiliza o atendimento ao cliente, a PNL está ganhando a atenção de programadores que trabalham no desenvolvimento de software moderno. Eles usam kits de ferramentas NLTK, como Python NLTK, para incorporar rapidamente a PNL em chatbots, assistentes digitais e produtos digitais. Em meados de 2020 ou num futuro próximo, você verá a PNL se tornando mais importante em tudo, desde negócios de varejo até veículos e dispositivos autônomos para casa e escritório.
Avançando com melhores ferramentas e tecnologias de desenvolvimento de software, você pode esperar que os desenvolvedores de software usem a PNL de várias maneiras, desde interfaces de usuário baseadas em voz até navegação de menu muito mais fácil, análise de sentimento, identificação de contexto, emoção e acessibilidade de dados. Tudo isto estará disponível para a maioria dos utilizadores e as empresas poderão alcançar um crescimento de produtividade de até 430 mil milhões de dólares até 2020 (de acordo com a IDC, citada pela Deloitte).
2. GraphQL substituindo APIs REST
De acordo com os desenvolvedores da minha empresa, que é uma empresa offshore de desenvolvimento de software, a API REST está perdendo seu domínio sobre o universo de aplicativos devido ao carregamento lento de dados que precisa ser feito a partir de vários URLs individualmente.
GraphQL é uma nova tendência e uma alternativa melhor à arquitetura baseada em REST que recupera todos os dados relevantes de vários sites usando uma única consulta. Isso melhora a interação cliente-servidor e reduz a latência, tornando o aplicativo significativamente mais responsivo para o usuário.
Você pode melhorar suas habilidades de desenvolvimento de software ao usar GraphQL para desenvolvimento de software. Além disso, requer menos código do que a API REST e permite fazer consultas complexas em poucas linhas simples. Ele também pode ser equipado com vários recursos Backand as a Service (BaaS) que facilitam o uso por desenvolvedores de software em diferentes linguagens de programação, incluindo Python, Node.js, C++ e Java.
3. Baixo nível de codificação/sem código (código baixo)
Todas as ferramentas de desenvolvimento de software de baixo código oferecem muitos benefícios. Deve ser o mais eficiente possível ao escrever muitos programas do zero. Low code fornece código pré-configurado que pode ser incorporado em programas maiores. Isso permite que até mesmo não programadores criem produtos complexos de forma rápida e fácil e acelerem o ecossistema de desenvolvimento moderno.
De acordo com um relatório da TechRepublic, ferramentas no-code/low code já estão sendo usadas em portais web, sistemas de software, aplicativos móveis e outras áreas. O mercado de ferramentas de baixo código crescerá para US$ 15 bilhões até 2020. Essas ferramentas cuidam de tudo, incluindo gerenciamento de lógica de fluxo de trabalho, filtragem de dados, importação e exportação. Aqui estão as melhores plataformas de baixo código em 2020:
- Microsoft Power Apps
- Mendix
- Sistemas externos
- ZohoCreator
- Nuvem de aplicativos Salesforce
- Base Rápida
- Bota de mola
4. Onda 5G
A conectividade 5G terá um grande impacto no desenvolvimento de aplicativos móveis e software, bem como no desenvolvimento web. Afinal, com tecnologias como a IoT, tudo está conectado. Assim, o software do dispositivo aproveitará ao máximo as capacidades das redes sem fio de alta velocidade com 5G.
Em uma entrevista recente à Digital Trends, Dan Dery, vice-presidente de produtos da Motorola, disse que “nos próximos anos, o 5G fornecerá dados mais rápidos, maior largura de banda e acelerará o software do telefone 10 vezes mais rápido do que as tecnologias sem fio existentes”.
Diante disso, as empresas de software trabalharão para trazer o 5G para aplicações modernas. Atualmente, mais de 20 operadoras anunciaram atualizações em suas redes. Portanto, os desenvolvedores começarão agora a trabalhar no uso de APIs apropriadas para aproveitar as vantagens do 5G. A tecnologia irá melhorar significativamente o seguinte:
- Segurança de programas de rede, especialmente para Network Slicing.
- Fornece novas maneiras de lidar com IDs de usuário.
- Permite adicionar novas funcionalidades a aplicativos com baixa latência.
- Influenciará o desenvolvimento do sistema AR/VR.
5. Autenticação fácil
A autenticação está se tornando cada vez mais um processo eficaz para proteger dados confidenciais. A tecnologia sofisticada não é apenas vulnerável a hacks de software, mas também suporta inteligência artificial e até mesmo computação quântica. Mas o mercado de desenvolvimento de software já está vendo muitos novos tipos de autenticação, como análise de voz, biometria e reconhecimento facial.
Nesta fase, os hackers encontram diferentes maneiras de falsificar IDs de usuários e senhas online. Uma vez que os utilizadores móveis já estão habituados a aceder aos seus smartphones com uma impressão digital ou digitalização facial, utilizando assim ferramentas de autenticação, não necessitarão de novas capacidades de verificação, uma vez que a probabilidade de roubo cibernético será menor. Aqui estão algumas ferramentas de autenticação multifator com criptografia SSL.
- Soft Tokens transformam seus smartphones em autenticadores multifatoriais convenientes.
- Os modelos EGrid são uma forma de autenticadores popular e fácil de usar na indústria.
- Alguns dos melhores programas de autenticação para empresas são RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx e Aerobase.
Existem empresas de software na Índia e nos EUA que realizam extensas pesquisas na área de autenticação e biometria. Eles também estão promovendo a IA para criar software superior para autenticação de voz, identificação facial, comportamental e biométrica. Agora você pode proteger canais digitais e melhorar os recursos da plataforma.
Conclusão
Parece que a vida dos programadores se tornará menos desafiadora em 2020, à medida que o ritmo de desenvolvimento de software provavelmente acelerará. As ferramentas disponíveis se tornarão mais fáceis de usar. Em última análise, este avanço criará um mundo dinâmico que entra numa nova era digital.
Fonte: habr.com