Привіт, Хабре! Представляю вашій увазі переклад статті автора kristencarter7519.
Хоча здається, що до настання 2020 року нам залишилося всього кілька днів, ці дні також є важливими в галузі розробки програмного забезпечення. Тут, у цій статті, ми побачимо, як наступний 2020 змінить життя розробників програмного забезпечення.
Майбутнє розроблення програмного забезпечення вже тут!
Традиційна розробка програмного забезпечення – це розробка програмного забезпечення шляхом написання коду, дотримуючись деяких фіксованих правил. Але сучасна розробка програмного забезпечення засвідчила зміну парадигми з досягненнями у галузі штучного інтелекту, машинного навчання та глибокого навчання. Завдяки інтеграції цих трьох технологій розробники зможуть створювати програмні рішення, які вивчають інструкції та додають додаткові функції та шаблони до даних, необхідних для бажаного результату.
Давайте спробуємо з деяким кодом
Згодом системи розробки програмного забезпечення нейронних мереж стали складнішими з погляду інтеграції, і навіть рівнів функціональності та інтерфейсів. Розробники, наприклад, можуть побудувати дуже просту нейронну мережу з Python 3.6. Ось приклад програми, яка виконує двійкову класифікацію з 1 чи 0.
Звичайно, ми можемо почати зі створення класу нейронної мережі:
імпорт NumPy як NP
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]])
y=np.array([[0],[1],[1]])Застосування функції сигмоїду:
def sigmoid ():
return 1/(1 + np.exp(-x))
def derivatives_sigmoid ():
return x * (1-x)Навчання моделі з початковими вагами та відхиленнями:
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))Для новачків, якщо вам потрібна допомога щодо нейронних мереж, ви можете пошукати в інтернеті сайти провідних компаній з розробки програмного забезпечення або ви можете найняти розробників AI/ML для роботи над вашим проектом.
Модифікація коду за допомогою нейрона вихідного шару
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)
Помилка обчислення для прихованого шару кодів
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) *lrВихід
print (output)
[[0.03391414]
[0.97065091]
[0.9895072 ]]Завжди варто бути в курсі останніх мов програмування та методів кодування, програмісти також повинні знати про багато нових інструментів, які допомагають зробити їхні програми актуальними для нових користувачів.
У 2020 році розробникам програмного забезпечення слід розглянути можливість включення цих 5 інструментів розробки програмного забезпечення до своїх продуктів незалежно від того, яку мову програмування вони використовують:
1. Обробка природної мови (NLP)
За допомогою чату, який оптимізує обслуговування клієнтів, NLP привертає увагу програмістів, які працюють над розробкою сучасного програмного забезпечення. Вони використовують набори інструментів NLTK, такі як Python NLTK, для швидкого включення NLP в чат-ботів, цифрових помічників та цифрових продуктів. До середини 2020 року або в найближчому майбутньому ви побачите, що NLP набуде великого значення у всьому, починаючи з роздрібного бізнесу і закінчуючи автономними транспортними засобами та пристроями для дому та офісу.
Просуваючись вперед з кращими інструментами та технологіями розробки програмного забезпечення, ви можете очікувати, що розробники програмного забезпечення будуть використовувати NLP різними способами, від голосового інтерфейсу користувача до набагато зручнішої навігації по меню, аналізу настроїв, ідентифікації контексту, емоцій і доступності даних. Все це буде доступно більшості користувачів, і компанії зможуть досягти зростання продуктивності до 430 мільярдів доларів до 2020 року (згідно з даними IDC, цитованими Deloitte).
2. GraphQL, що замінює REST Apis
За словами розробників у моїй фірмі, яка є офшорною компанією з розробки програмного забезпечення, REST API втрачає своє домінування над всесвітом додатків через повільне завантаження даних, яке необхідно виконувати з кількох URL-адрес окремо.
GraphQL – це нова тенденція та найкраща альтернатива архітектурі на основі REST, яка витягує всі релевантні дані з кількох сайтів за допомогою одного запиту. Це покращує клієнт-серверну взаємодію та зменшує затримку, що робить додаток значно чуйнішим для користувача.
Ви можете покращити свої навички розробки програмного забезпечення, коли ви використовуєте GraphQL для розробки програмного забезпечення. Крім того, він вимагає менше коду, ніж REST Api, і дозволяє здійснювати складні запити у декілька простих рядків. Він також може бути забезпечений рядом функцій Backand as a Service (BaaS), які спрощують його використання розробниками програмного забезпечення різними мовами програмування, включаючи Python, Node.js, C++ та Java.
3. Низький рівень кодування/немає коду (low code)
Усі інструменти розробки програмного забезпечення low code надають безліч переваг. Він має бути максимально ефективним при написанні багатьох програм з нуля. Low code є попередньо сконфігурованим кодом, який може бути вбудований у більші програми. Це дозволяє навіть не програмістам швидко та легко створювати складні продукти та прискорити сучасну екосистему розробки.
Згідно з звітом TechRepublic, інструменти без коду/low code вже використовуються у веб-порталах, системах програмного забезпечення, мобільних додатках та інших областях. Ринок інструментів low code зросте до 15 мільярдів доларів до 2020 року. Ці інструменти обробляють усі, включаючи управління логікою робочого процесу, фільтруванням даних, імпортом та експортом. Ось найкращі платформи low code у 2020 році:
- MicroSoft PowerApps
- Мендікс
- Аутсистеми
- Зохо Творець
- Salesforce App Cloud
- Швидка база
- Весняний черевик
4. Хвиля 5G
Можливість підключення 5G сильно вплине на розробку мобільних програм та програмного забезпечення, а також веб-розробку. Адже з такими технологіями як IoT все пов'язано. Таким чином, програмне забезпечення пристрою максимально використовуватиме можливості високошвидкісних бездротових мереж з 5G.
У недавньому інтерв'ю Digital Trends Ден Дері, віце-президент з продукції Motorola, заявив, що «найближчими роками 5G забезпечить швидший обмін даними, більш високу пропускну здатність і прискорить програмне забезпечення телефону в 10 разів швидше, ніж бездротові технології».
У цьому світлі компанії-розробники програмного забезпечення працюватимуть над впровадженням 5G у сучасні програми. Наразі понад 20 операторів оголосили про оновлення своїх мереж. Отже, розробники почнуть працювати над використанням відповідних API, щоб використовувати переваги 5G. Технологія значно покращить таке:
- Безпека мережевої програми, особливо для Network Slicing («мережевої нарізки»).
- Надання нових способів обробки ідентифікаторів користувача.
- Дозволяє додати нові функціональні можливості до програм з низьким рівнем затримки.
- Буде впливати на розвиток системи AR/VR.
5. Легка автентифікація
Аутентифікація дедалі частіше стає ефективним процесом захисту конфіденційних даних. Складна технологія не тільки вразлива для злому програмного забезпечення, але також підтримує штучний інтелект і квантові обчислення. Але на ринку розробки програмного забезпечення вже спостерігається безліч нових типів аутентифікації, таких як аналіз голосу, біометрія та розпізнавання осіб.
На цьому етапі хакери знаходять різні способи підробки мережевих ідентифікаторів користувачів та паролів. Оскільки мобільні користувачі вже звикли отримувати доступ до своїх смартфонів з відбитком пальця або за допомогою сканування обличчя, таким чином за допомогою інструментів автентифікації їм не знадобляться нові можливості для перевірки, оскільки ймовірність кібер-крадіжки стане меншою. Ось деякі інструменти багатофакторної автентифікації із SSL-шифруванням.
- Soft Tokens перетворюють ваші смартфони на зручні багатофакторні автентифікатори.
- Шаблони EGrid - це проста у використанні та популярна форма автентифікаторів у галузі.
- Деякі з найкращих програм автентифікації для бізнесу: RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx та Aerobase.
В Індії та США існують компанії, які розробляють програмне забезпечення та проводять великі дослідження в галузі автентифікації та біометрії. Вони також просувають AI для створення чудового програмного забезпечення для голосової, face-id-шної, поведінкової та біометричної автентифікації. Тепер ви можете захищати цифрові канали та покращувати можливості платформ.
Висновок
Схоже, що життя програмістів у 2020 році стане менш складним, оскільки темпи розробки програмного забезпечення, швидше за все, пришвидшуватимуться. Доступні інструменти стануть простішими у використанні. Зрештою, цей поступ призведе до створення динамічного світу, що вступає в нову цифрову епоху.
Джерело: habr.com