2020ஐ அடைய இன்னும் சில மாதங்களே உள்ளதாகத் தோன்றினாலும், மென்பொருள் மேம்பாட்டுத் துறையிலும் இந்த மாதங்கள் முக்கியமானவை. இந்த கட்டுரையில், வரும் 2020 மென்பொருள் உருவாக்குநர்களின் வாழ்க்கையை எவ்வாறு மாற்றும் என்பதைப் பார்ப்போம்!
எதிர்கால மென்பொருள் மேம்பாடு இங்கே!
பாரம்பரிய மென்பொருள் உருவாக்கம் என்பது குறியீட்டை எழுதி சில நிலையான விதிகளைப் பின்பற்றி மென்பொருளை உருவாக்குவதாகும். ஆனால் இன்றைய மென்பொருள் மேம்பாடு செயற்கை நுண்ணறிவு, இயந்திர கற்றல் மற்றும் ஆழமான கற்றல் ஆகியவற்றில் முன்னேற்றத்துடன் ஒரு முன்னுதாரண மாற்றத்தைக் கண்டுள்ளது. இந்த மூன்று தொழில்நுட்பங்களின் ஒருங்கிணைப்புடன், டெவலப்பர்கள் வழிமுறைகளைக் கற்றுக் கொள்ளும் மென்பொருள் தீர்வுகளை உருவாக்க முடியும் மற்றும் விரும்பிய விளைவுக்குத் தேவையான தரவுகளில் கூடுதல் அம்சங்களையும் வடிவங்களையும் சேர்க்க முடியும்.
சில குறியீடுகளுடன் முயற்சி செய்யலாம்
காலப்போக்கில், நரம்பியல் நெட்வொர்க் மென்பொருள் மேம்பாட்டு அமைப்புகள் ஒருங்கிணைப்புகள் மற்றும் செயல்பாடுகள் மற்றும் இடைமுகங்களின் அடுக்குகளின் அடிப்படையில் மிகவும் சிக்கலானதாகிவிட்டன. டெவலப்பர்கள் பைதான் 3.6 மூலம் மிக எளிமையான நரம்பியல் வலையமைப்பை உருவாக்க முடியும். 1 அல்லது 0 உடன் பைனரி வகைப்பாடு செய்யும் நிரலின் உதாரணம் இங்கே.
நிச்சயமாக, ஒரு நரம்பியல் நெட்வொர்க் வகுப்பை உருவாக்குவதன் மூலம் நாம் தொடங்கலாம்:
எண்ணை np ஆக இறக்குமதி செய்க
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])
சிக்மாய்டு செயல்பாட்டைப் பயன்படுத்துதல்:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)ஆரம்ப எடைகள் மற்றும் சார்புகளுடன் மாதிரியைப் பயிற்றுவித்தல்:
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))ஆரம்பநிலைக்கு, நரம்பியல் நெட்வொர்க்குகள் தொடர்பாக உங்களுக்கு உதவி தேவைப்பட்டால், நீங்கள் தொடர்பு கொள்ளலாம் .அல்லது, உங்கள் திட்டத்தில் பணிபுரிய AI/ML டெவலப்பர்களை நீங்கள் நியமிக்கலாம்.
வெளியீட்டு அடுக்கு நியூரானுடன் குறியீட்டை மாற்றுதல்
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)
குறியீடுகளின் மறைக்கப்பட்ட அடுக்குக்கான பிழையைக் கணக்கிடுதல்
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
வெளியீடு:
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]சமீபத்திய நிரலாக்க மொழிகள் மற்றும் குறியீட்டு நுட்பங்களைத் தெரிந்துகொள்வது எப்போதும் புத்திசாலித்தனமாக இருக்கும்போது, புரோகிராமர்கள் தங்கள் பயன்பாடுகளை புதிய பயனர்களுக்கு பொருத்தமானதாக மாற்ற உதவும் பல புதிய கருவிகளைப் பற்றியும் தெரிந்து கொள்ள வேண்டும்.
2020 ஆம் ஆண்டில், மென்பொருள் உருவாக்குநர்கள் எந்த நிரலாக்க மொழியைப் பயன்படுத்தினாலும் இந்த 5 மென்பொருள் மேம்பாட்டுக் கருவிகளை தங்கள் தயாரிப்புகளில் இணைப்பதைக் கருத்தில் கொள்ள வேண்டும்:
1. இயற்கை மொழி செயலாக்கம் (NLP)
சாட்போட் வாடிக்கையாளர் சேவையை மேம்படுத்துவதால், நவீன மென்பொருள் மேம்பாட்டில் பணிபுரியும் புரோகிராமர்களின் கவனத்தை என்எல்பி பெறுகிறது. அவர்கள் விண்ணப்பிக்கிறார்கள் பைத்தானைப் போல சாட்போட்கள், டிஜிட்டல் உதவியாளர்கள் மற்றும் டிஜிட்டல் தயாரிப்புகளில் NLPஐ விரைவாக இணைக்க. 2020 ஆம் ஆண்டின் நடுப்பகுதியில் அல்லது விரைவில், சில்லறை வணிகம் முதல் தன்னாட்சி வாகனங்கள் மற்றும் வீடு மற்றும் அலுவலகம் முழுவதும் உள்ள சாதனங்கள் என அனைத்திலும் NLP முக்கியத்துவம் பெறுவதை நீங்கள் காண்பீர்கள்.
சிறந்த மென்பொருள் மேம்பாட்டுக் கருவிகள் மற்றும் தொழில்நுட்பங்களுடன் முன்னோக்கிச் செல்லும்போது, மெனுக்கள், உணர்வுப் பகுப்பாய்வு, சூழல் அடையாளம், உணர்ச்சி மற்றும் தரவு அணுகல் ஆகியவற்றிற்குச் செல்ல, குரல்-உந்துதல் பயனர் இடைமுகத்திலிருந்து பல வழிகளில் மென்பொருள் உருவாக்குநர்கள் NLP ஐப் பயன்படுத்துவார்கள் என்று எதிர்பார்க்கலாம். டெலாய்ட் மேற்கோள் காட்டிய IDC தரவுகளின்படி, பெரும்பாலான பயனர்களுக்கு அனைத்தும் கிடைக்கும் மற்றும் வணிகங்கள் 430 இல் $2020 பில்லியன் உற்பத்தித்திறன் ஆதாயங்களை அடைய முடியும்.
2. GraphQL REST Apis ஐ மாற்றுகிறது
ஆஃப்ஷோர் மென்பொருள் மேம்பாட்டு நிறுவனமான எனது நிறுவனத்தில் உள்ள டெவலப்பர்களின் கூற்றுப்படி, REST API ஆனது அதன் மெதுவான தரவு ஏற்றுதலின் காரணமாக, பல URL களில் இருந்து தனித்தனியாக செய்யப்பட வேண்டியதன் காரணமாக, பயன்பாட்டு பிரபஞ்சத்தின் மீதான அதன் ஆதிக்கத்தை இழக்கிறது.
GraphQL என்பது புதிய போக்கு மற்றும் ஓய்வு அடிப்படையிலான கட்டமைப்பிற்கான சிறந்த மாற்றாகும், இது ஒரே கோரிக்கையுடன் பல தளங்களிலிருந்து தொடர்புடைய எல்லா தரவையும் இழுக்கிறது. இது கிளையன்ட்-சர்வர் தொடர்புகளை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் பயனருக்கு மிகவும் பதிலளிக்கக்கூடிய பயன்பாட்டை உருவாக்கும் தாமதத்தை குறைக்கிறது.
மென்பொருள் மேம்பாட்டிற்கு GraphQL ஐப் பயன்படுத்தும்போது உங்கள் மென்பொருள் மேம்பாட்டுத் திறனை மேம்படுத்தலாம். இதற்கு REST Api ஐ விட குறைவான குறியீட்டு முறை தேவைப்படுகிறது மற்றும் சில எளிய வரிகளுக்குள் சிக்கலான வினவல்களை இயக்க அனுமதிக்கிறது. இது பலவற்றுடன் வழங்கப்படலாம் Python, Node.js, C++ மற்றும் Java உள்ளிட்ட பல்வேறு நிரலாக்க மொழிகளில் மென்பொருள் உருவாக்குநர்கள் இதைப் பயன்படுத்துவதை எளிதாக்கும் சலுகைகள்.
தற்போது, GraphQL டெவலப்பர்களின் சமூகத்தை ஆதரிக்கிறது:
- அதிக மற்றும் கீழ் பெறுவதில் சிக்கல்கள் இல்லை என்பதை இயக்குகிறது
- குறியீடுகளின் சரிபார்ப்பு மற்றும் வகை சரிபார்ப்பு
- தானியங்கு உருவாக்கும் API ஆவணங்கள்
- விரிவான பிழை செய்திகளை வழங்குவதன் மூலம்
- அட்டவணையில் கூடுதல் செயல்பாட்டைச் சேர்க்கவும்: சேவையகத்திலிருந்து நிகழ்நேர செய்திகளைப் பெற “சந்தாக்கள்”
3.குறைந்த/இல்லை குறியீடு
அனைத்து குறைந்த குறியீடு மென்பொருள் மேம்பாட்டு கருவிகள் பல நன்மைகளை வழங்குகின்றன. புதிதாக பல நிரல்களை எழுதுவதில் இது முடிந்தவரை திறமையாக இருக்க வேண்டும். குறைந்த அல்லது இல்லாத குறியீடு, பெரிய நிரல்களில் உட்பொதிக்கக்கூடிய முன் கட்டமைக்கப்பட்ட குறியீட்டை வழங்குகிறது. இது புரோகிராமர்கள் அல்லாதவர்களும் கூட சிக்கலான தயாரிப்புகளை விரைவாகவும் எளிதாகவும் உருவாக்கவும் நவீன வளர்ச்சி சுற்றுச்சூழல் அமைப்பை விரைவுபடுத்தவும் அனுமதிக்கிறது.
பகிர்ந்த அறிக்கையின்படி , இல்லை/குறைந்த குறியீடு கருவிகள் ஏற்கனவே இணைய தளங்கள், மென்பொருள் அமைப்புகள், மொபைல் பயன்பாடுகள் மற்றும் பிற பகுதிகளில் பயன்படுத்தப்படுகின்றன. குறைந்த குறியீடு கருவிகளின் சந்தை 15ல் $2020 பில்லியனாக வளரும். இந்த கருவிகள் பணிப்பாய்வு தர்க்கம், தரவு வடிகட்டி, இறக்குமதி மற்றும் ஏற்றுமதி போன்ற அனைத்தையும் கையாளும். 2020 இல் பின்பற்ற வேண்டிய சிறந்த குறைந்த/குறியீடு இல்லாத தளங்கள்:
- Microsoft PowerApps
- மெண்டிக்ஸ்
- அவுட் சிஸ்டம்ஸ்
- ஜோஹோ கிரியேட்டர்
- சேல்ஸ்ஃபோர்ஸ் ஆப் கிளவுட்
- விரைவு அடிப்படை
- வசந்த துவக்க
4. 5G அலை
5G இணைப்பு மொபைல்/மென்பொருள் மேம்பாடு, இணைய மேம்பாடு போன்றவற்றைப் பெரிதும் பாதிக்கும். எல்லாவற்றிற்கும் மேலாக, IoT போன்ற தொழில்நுட்பத்தில் எல்லாம் இணைக்கப்பட்டுள்ளது. எனவே, சாதன மென்பொருளானது அதிவேக வயர்லெஸ் சொத்துக்களை 5G மூலம் அவற்றின் முழுத் திறனுக்கும் பயன்படுத்துகிறது.
சமீபத்திய நேர்காணலில் , மோட்டோரோலாவின் தயாரிப்பு துணைத் தலைவர் டான் டெரி, "வரவிருக்கும் ஆண்டுகளில், 5G வேகமான தரவுப் பகிர்வு, அதிக அலைவரிசையை வழங்கும், மேலும் தற்போதுள்ள வயர்லெஸ் தொழில்நுட்பத்தை விட 10 மடங்கு வேகமாக தொலைபேசி மென்பொருளை வேகப்படுத்தும்" என்று கூறினார்.
இந்த வெளிச்சத்தில், நவீன பயன்பாடுகளில் 5G ஐ இணைக்க மென்பொருள் மேம்பாட்டு நிறுவனங்கள் செயல்படும். 5G வெளியீடு வேகமாக நகர்கிறது, 20 க்கும் மேற்பட்ட ஆபரேட்டர்கள் தங்கள் நெட்வொர்க்குகளுக்கு மேம்படுத்தல்களை அறிவித்துள்ளனர். எனவே, டெவலப்பர்கள் இப்போது சரியானதை எடுப்பதில் வேலை செய்யத் தொடங்குவார்கள் 5G பயன்படுத்தி கொள்ள. தொழில்நுட்பம் பின்வருவனவற்றை வியத்தகு முறையில் மேம்படுத்தும்:
- நெட்வொர்க் நிரலின் பாதுகாப்பு, குறிப்பாக நெட்வொர்க் ஸ்லைசிங்கிற்கு.
- பயனர் அடையாளங்களைக் கையாள புதிய வழிகளை வழங்கும்.
- குறைந்த தாமத விகிதம் கொண்ட பயன்பாடுகளுக்கு புதிய செயல்பாடுகளைச் சேர்க்க அனுமதிக்கும்.
- AR/VR இயக்கப்பட்ட அமைப்பின் வளர்ச்சியில் தாக்கத்தை ஏற்படுத்தும்.
5. சிரமமற்ற "அங்கீகாரம்"
உணர்திறன் தரவைப் பாதுகாப்பதில் அங்கீகாரம் பெருகிய முறையில் பயனுள்ள செயலாக மாறி வருகிறது. அதிநவீன தொழில்நுட்பம் ஹேக்கிங் மென்பொருளுக்கு பாதிக்கப்படுவது மட்டுமல்லாமல், செயற்கை நுண்ணறிவு மற்றும் குவாண்டம் கம்ப்யூட்டிங்கையும் ஆதரிக்கிறது. ஆனால் மென்பொருள் மேம்பாடு சந்தையில் ஏற்கனவே குரல் பகுப்பாய்வு, பயோமெட்ரிக்ஸ் மற்றும் முக அங்கீகாரம் போன்ற புதிய வகையான அங்கீகாரத்தைப் பார்க்கிறது.
இந்த கட்டத்தில், ஆன்லைன் பயனர் அடையாளங்கள் மற்றும் கடவுச்சொற்களை மாற்றுவதற்கு ஹேக்கர்கள் பல்வேறு வழிகளைக் கண்டுபிடித்துள்ளனர். மொபைல் பயனர்கள் தங்கள் ஸ்மார்ட்ஃபோன்களை கட்டைவிரல் அல்லது விரல் பதிவின் மூலம் அல்லது முக ஸ்கேன் மூலம் அணுகுவதற்கு ஏற்கனவே பழக்கமாகிவிட்டதால், அங்கீகார கருவிகள் மூலம் சரிபார்ப்புக்கான புதிய திறன்கள் தேவையில்லை, அதே போல் சைபர் திருட்டுக்கான வாய்ப்புகளும் குறையும். SSL குறியாக்கத்துடன் கூடிய சில பல காரணி அங்கீகார கருவிகள் இங்கே உள்ளன.
- மென்மையான டோக்கன்கள் உங்கள் ஸ்மார்ட்போன்களை பல வசதியான காரணி அங்கீகரிப்பாளர்களாக மாற்றுகின்றன.
- EGrid வடிவங்கள் என்பது தொழில்துறையில் உள்ள அங்கீகாரிகளின் எளிதான மற்றும் பிரபலமான வடிவமாகும்.
- வணிகங்களுக்கான சிறந்த அங்கீகார மென்பொருள்களில் சில: RSA SecurID அணுகல், OAuth, பிங் அடையாளம், Authx மற்றும் ஏரோபேஸ்.
சிறந்த குரல், முகம், நடத்தை மற்றும் பயோமெட்ரிக் அங்கீகரிப்பு மென்பொருளை வழங்குவதற்காக AI க்கு முன்னேற்றத்துடன் அங்கீகாரம் மற்றும் பயோமெட்ரிக்ஸ் அறிவியலில் விரிவான ஆராய்ச்சியை இந்தியாவிலும் அமெரிக்காவிலும் உள்ள மென்பொருள் மேம்பாட்டு நிறுவனங்கள் உள்ளன. இப்போது, நீங்கள் டிஜிட்டல் சேனல்களைப் பாதுகாக்கலாம் மற்றும் இயங்குதளங்களின் திறன்களை மேம்படுத்தலாம்.
இறுதிக் குறிப்புகள்
மென்பொருள் மேம்பாட்டின் வேகம் அதிகரிக்க வாய்ப்புள்ளதால், 2020ல் புரோகிராமர்களின் வாழ்க்கை சிக்கலாகிவிடும் என்று தோன்றுகிறது. கிடைக்கும் கருவிகள் பயன்படுத்த எளிதாக இருக்கும். இறுதியில், இந்த முன்னேற்றம் ஒரு புதிய டிஜிட்டல் யுகத்திற்கு செல்லும் துடிப்பான உலகத்தை உருவாக்க வழிவகுக்கும்.
ஆதாரம்: www.habr.com