Как машинное обучение меняет разработку программного обеспечения

машинное обучение меняет разработку программного обеспечения Программирование и разработка

Искусственный интеллект быстро набирает популярность во всех сферах бизнеса, и разработка программного обеспечения не является исключением. Модели машинного обучения можно использовать для ускорения жизненного цикла разработки программного обеспечения, и, более того, они предлагают совершенно новую парадигму изобретения технологий.

Традиционно для разработки приложений требуется расширенная спецификация требований к тому, что именно должно быть создано, а затем кодирование всех функций вручную. Хотя компьютеры были достаточно мощными даже до появления искусственного интеллекта, некоторые задачи были слишком сложными, чтобы обучать их на основе правил.

Даже задачи, которые кажутся довольно простыми, такие как идентификация объекта на фотографии, не могут быть выполнены с использованием традиционного подхода к разработке программного обеспечения. Большинство инженеров вряд ли перечислит все правила, которые позволили бы надежно распознать объект на картинке.

ML навсегда изменит способ создания программного обеспечения

машинное обучение меняет разработку программного обеспечения

Машинное обучение устраняет необходимость указывать компьютерам правила принятия решений и действий. Разработчик подготавливает данные, которые затем вводятся в алгоритмы обучения, и система выделяет важные закономерности из данных. Более того, алгоритмы машинного обучения могут даже обнаруживать закономерности или детали, о которых разработчики даже не задумывались.

Области, в которых ML будет играть решающую роль

Принятие стратегических решений

Команды разработчиков обычно тратят много времени на обсуждение того, какие функции должны быть приоритетными, а какие игнорировать. Машинное обучение может ускорить процесс принятия решений за счет анализа успешности прошлых проектов разработки и, таким образом, помочь заинтересованным сторонам и командам разработчиков принимать бизнес-решения на основе данных и минимизировать риски.

Точные оценки

Разработка программного обеспечения часто выходит за рамки бюджета и сроков. Чтобы дать точные оценки, команде нужен глубокий опыт и понимание контекста. Машинное обучение может анализировать данные из прошлых проектов, такие как описания функций, истории пользователей, прогнозы, и предоставлять более точную оценку бюджета.

Читайте также:  Использование функции Vector Pop_Back () в C++

Быстрое прототипирование

Обычно на то, чтобы превратить идею в продукт, требуются месяцы, потому что вам нужно пройти много этапов, от мозгового штурма до макета и создания прототипа продукта. Когда дело доходит до разработки программного обеспечения, машинное обучение может сократить время, затрачиваемое на создание прототипов продуктов, с недель и месяцев до простых дней. Кроме того, с машинным обучением для создания программного обеспечения требуется меньше технических экспертов.

Проверка кода

Чистый код необходим для долгосрочного обслуживания и совместной работы команды. Поскольку компании развивают свои технологии, крупномасштабный рефакторинг кода неизбежен. Технологии машинного обучения можно использовать для автоматического анализа кода и оптимизации его производительности.

Компиляторы могут исправить старый код, не требуя исходного кода. Компиляторы — это программы, которые обрабатывают и переводят компьютерный код, написанный на языке программирования высокого уровня, на машинный язык, который может быть прочитан и выполнен компьютером. Они автоматизируют задачу исправления старого кода и ускоряют следующее поколение кода. Разработчику потребуется около трех месяцев или даже больше, чтобы выполнить эту задачу, в то время как компилятор может сделать это за несколько дней.

Инструменты тестирования

Инструменты тестирования

Тестирование программного обеспечения — простая задача. Пока мы знаем, как должна вести себя система, относительно легко ввести ввод и сравнить результаты с ожиданиями. Совпадение означает, что тест пройден. В случае несоответствия ошибку необходимо исправить, начав все заново. В таком традиционном сценарии тестировщик должен пройти контрольный список, чтобы убедиться, что все ошибки исправлены. Однако рынок становится более конкурентным, а клиенты становятся все более требовательными, традиционных методов тестирования недостаточно, чтобы не отставать от них.

Машинное обучение позволяет тестировщикам программного обеспечения получать более точные результаты и значительно снижает вероятность ошибок. В дополнение к этому, требуется меньше времени для запуска тестирования программного обеспечения и поиска потенциальной ошибки, в то время как объем данных, которые необходимо обработать, может расти без дополнительной нагрузки на команду тестирования.

Читайте также:  Побитовые операторы в C

Исправление ошибок

Это одна из областей, на которую влияет машинное обучение. Учитывая пропущенные ошибки из-за человеческой ошибки и огромные объемы данных, которые необходимо проанализировать и протестировать, алгоритмы машинного обучения могут автоматически исправлять себя с минимальным вмешательством человека и, таким образом, упрощают разработчикам создание программного обеспечения.

Умные помощники по программированию

Разработчики тратят много времени на чтение технической документации и отладку кода. Предоставляя своевременную поддержку и рекомендации, такие как связанный текст, передовые практики и примеры кода, умные помощники по программированию могут значительно сократить это время.

Кроме того, помощники по программированию могут извлечь уроки из прошлого опыта в поиске ошибок и автоматически пометить их в процессе разработки. Машинное обучение можно использовать даже для анализа системных журналов с целью выявления ошибок. Ожидается, что в будущем машинное обучение позволит программному обеспечению приспосабливаться к ошибкам без вмешательства человека.

Заключение

В целом машинное обучение может оказать значительное влияние на разработку программного обеспечения. Компаниям, занимающимся разработкой программного обеспечения, необходимо серьезно подумать о влиянии машинного обучения и потенциальных преимуществах, которые оно может предложить, не только с точки зрения создания приложений, но и с точки зрения природы самого программного обеспечения. Несомненно, машинное обучение изменит правила игры в разработке программного обеспечения.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий