Si bien hay muchos trabajos en el sector de la tecnología en este momento gracias a la brecha de talento tecnológico y el Gran Cierre, para las personas que desean asegurar paquetes competitivos y acelerar su carrera de desarrollo de software con trabajos de Java buscados, una comprensión del aprendizaje profundo o La IA podría ayudarlo a destacarse de los demás.

El mundo de la tecnología está cambiando a un ritmo alarmante y la IA es algo que aquellos en el mundo de la tecnología deben adoptar y moverse para permanecer en el juego. Entonces, ¿usar el aprendizaje profundo para escribir código puede ayudarlo a sobresalir como desarrollador de software?

¿Qué es el aprendizaje profundo?

El aprendizaje profundo es un concepto que nació por primera vez en 2006, con el concepto de entrenamiento de DNN (redes neuronales profundas) de Geoffrey Hinton. AlphaGo demostró aún más el potencial de aprendizaje del aprendizaje profundo en 2016 y, en la actualidad, se utiliza cada vez más para crear herramientas de ingeniería de software (SE) de alto nivel. En pocas palabras, el aprendizaje profundo enseña a las máquinas y los robots a «pensar» como humanos y aprender con el ejemplo.

El aprendizaje profundo se logra cuando los datos se ejecutan a través de capas de algoritmos de redes neuronales. En cada nivel, la información es procesada y simplificada antes de ser transferida al siguiente. Por lo tanto, hay espacio para el aprendizaje profundo para permitir que una máquina o robot «aprenda» información sobre datos que tienen unos pocos cientos de características. Sin embargo, si la información tiene un gran volumen de características o columnas, o si los datos no están estructurados, el proceso se vuelve prohibitivamente engorroso.

Uso del aprendizaje profundo para escribir código

Cualquier desarrollador de software podrá decirle que puede tomar años aprender a escribir código de computadora de manera efectiva. Al igual que aprender otro idioma, la programación requiere una precisión absoluta y una comprensión profunda de la tarea en cuestión y de cómo obtener la respuesta deseada.

Si el aprendizaje profundo permite que un robot o una máquina piensen y aprendan a través de un conjunto específico de datos de la misma manera que los humanos, es posible que el proceso de creación del código se simplifique enormemente con la inteligencia artificial o el aprendizaje profundo.

En todas las industrias, existe una corriente de temor de que la IA se esté apoderando de nuestros trabajos. Desde escritores de contenido hasta programadores, murmurar que la IA algún día podría hacer lo que hacemos, en una fracción del tiempo, es una posibilidad preocupante o poco realista, según el tipo de persona que sea.

Ten cuidado

Si bien el aprendizaje profundo ciertamente tiene su lugar en el mundo en evolución del desarrollo de software, todavía es fundamental en la actualidad que el proceso lo lleve a cabo un desarrollador de software que utilice el aprendizaje profundo o la inteligencia artificial para ayudar en el proceso. Al igual que con muchos avances tecnológicos innovadores, si bien el potencial puede ser claro, la fe ciega podría generar problemas importantes, incluidas violaciones de seguridad. Así como un ser humano puede cometer errores de juicio, también puede hacerlo la IA. Y en el caso del aprendizaje profundo, la información aprendida a través del proceso es tan buena como su fuente de datos original; una pequeña anomalía o falta de calidad podría dar lugar a importantes errores de codificación.

Otra desventaja del aprendizaje profundo para escribir código es que, si el código no fue originado por un desarrollador de software, puede correr el riesgo de cometer plagio. Después de todo, si sus algoritmos de aprendizaje profundo aprenden un conjunto de procesos, es lógico pensar que, con los mismos datos, alguien más también lo hará.

alcanzar el equilibrio

En un mundo que cambia rápidamente, siempre es útil conocer los últimos avances, para poder explorarlos hasta sus límites durante futuros procesos de corrección. Puede compensar los riesgos de crear código mediante el aprendizaje profundo mediante la implementación de un proceso de revisión eficaz que podría incluir probar la calidad del código en todas las etapas de desarrollo, o mediante la asignación de un equipo más grande para llevar a cabo los procesos de revisión. Lo que está claro es que la vigilancia importa; Si bien el aprendizaje profundo sin duda tiene un enorme potencial para hacer que la codificación y el desarrollo de software sean más efectivos, a diferencia de los humanos, la IA no es responsable ante un equipo y podría cometer errores potencialmente catastróficos si no se supervisa por completo.

Conclusión

Cuando se trata de codificación, el aprendizaje profundo puede ayudarlo a producir un código más preciso, más rápido. Por lo tanto, es una clara ventaja para un desarrollador de software poder, o al menos abrir, usar el aprendizaje profundo para escribir código. De lo contrario, uno podría quedarse atrás a medida que la industria continúa avanzando a un ritmo notable. Sin embargo, el aprendizaje profundo no es todo para aquellos que buscan desarrollar sus carreras en software.

Para asegurar trabajos competitivos en Python o Java, debe tener un sólido conjunto de habilidades y una comprensión más amplia de lo que puede deparar el futuro de la codificación. Una forma de determinar en qué habilidades vale la pena invertir es trabajar con un reclutador de tecnología, que tendrá una buena idea de lo que las organizaciones de la industria esperan hoy y lo que probablemente requerirán de sus empleados en el futuro.