Bien qu'il semble que nous ne soyons qu'à quelques mois d'atteindre 2020, ces mois sont également importants dans le domaine du développement logiciel. Ici, dans cet article, nous verrons comment la prochaine année 2020 va changer la vie des développeurs de logiciels!
Le futur développement logiciel est arrivé!
Le développement de logiciels traditionnel consiste à développer des logiciels en écrivant du code et en suivant certaines règles fixes. Mais le développement logiciel actuel a connu un changement de paradigme avec les progrès de l'intelligence artificielle, de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond. Grâce à l'intégration de ces trois technologies, les développeurs seront en mesure de créer des solutions logicielles qui apprennent les instructions et ajoutent des fonctionnalités et des modèles supplémentaires dans les données qui sont nécessaires pour le résultat souhaité.
Essayons avec du code
Au fil du temps, les systèmes de développement de logiciels de réseau neuronal sont devenus plus complexes en termes d'intégrations ainsi que de couches de fonctionnalités et d'interfaces. Les développeurs peuvent créer un réseau neuronal très simple avec Python 3.6. Voici un exemple de programme qui effectue une classification binaire avec 1 ou 0.
Bien sûr, nous pouvons commencer par créer une classe de réseau de neurones:
import numpy as np
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]]) y=np.array([[0],[1],[1]])
Application de la fonction sigmoïde:
def sigmoid (): return 1/(1 + np.exp(-x)) def derivatives_sigmoid (): return x * (1-x)
Formation du modèle avec les poids et biais initiaux: 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))
Pour les débutants, si vous avez besoin d'aide concernant les réseaux de neurones, vous pouvez entrer en contact avec la
meilleure société de développement de logiciels. Ou vous pouvez engager des développeurs AI / ML pour travailler sur votre projet.
Modification du code avec le neurone de la couche de sortie 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)
Erreur de calcul pour la couche cachée de codes 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 += XTdot(d_hiddenlayer) *lr bh += np.sum(d_hiddenlayer, axis=0,keepdims=True) *lr
Sortie: print (output) [[0.03391414] [0.97065091] [0.9895072 ]]
Bien qu'il soit toujours sage de se tenir au courant des derniers langages de programmation et techniques de codage, les programmeurs doivent également connaître de nombreux nouveaux outils qui aident à rendre leurs applications pertinentes pour les nouveaux utilisateurs.
En 2020, les développeurs de logiciels devraient envisager d'intégrer ces 5 outils de développement logiciel dans leurs produits, quel que soit le langage de programmation qu'ils utilisent:
1. Traitement du langage naturel (PNL)
Avec le chatbot qui améliore le service client, la PNL attire l'attention des programmeurs travaillant sur le développement de logiciels modernes. Ils appliquent les
kits d'outils NLTK comme le
NLTK de Python pour incorporer rapidement le NLP dans les chatbots, les assistants numériques et les produits numériques. Au milieu de 2020 ou bientôt, vous verrez la PNL devenir plus importante sur tout, du commerce de détail aux véhicules autonomes et aux appareils dans la maison et au bureau.
En allant de l'avant avec les meilleurs outils et technologies de développement logiciel, vous pouvez vous attendre à ce que les développeurs de logiciels utilisent la PNL de plusieurs façons, de l'interface utilisateur à commande vocale à une navigation beaucoup plus facile dans les menus, l'analyse des sentiments, l'identification du contexte, l'émotion et l'accessibilité des données. Tout serait disponible pour la plupart des utilisateurs et les entreprises peuvent réaliser jusqu'à 430 milliards de dollars de gains de productivité d'ici 2020, selon les données IDC citées par Deloitte.
2. GraphQL remplaçant REST Apis
Selon les développeurs de mon entreprise qui est une société de développement de logiciels offshore, l'API REST perd sa domination sur l'univers des applications en raison de son lent chargement des données qui doit être effectué à partir de plusieurs URL individuellement.
GraphQL est la nouvelle tendance et la meilleure alternative à l'architecture reposant sur Rest qui extrait toutes les données pertinentes de plusieurs sites avec une seule demande. Il améliore les interactions client-serveur et réduit la latence qui rend l'application beaucoup plus réactive à l'utilisateur.
Vous pouvez améliorer vos compétences en développement logiciel lorsque vous utilisez GraphQL pour le développement logiciel. Il nécessite également moins de codage que REST Api et permet d'activer des requêtes complexes en quelques lignes simples. Il peut également être fourni avec un certain nombre d'
offres Backend as a Service (BaaS) qui facilitent l'utilisation par les développeurs de logiciels sur différents langages de programmation, notamment Python, Node.js, C ++ et Java.
Actuellement, GraphQL supporte la communauté des développeurs en:
- Activation des problèmes de récupération excessive et insuffisante
- Validation et vérification de type des codes
- Documentation API de génération automatique
- En fournissant des messages d'erreur détaillés
- Ajoutez une opération supplémentaire au tableau: «abonnements» pour recevoir des messages en temps réel du serveur
3. Code faible / nul
Tous les outils de développement de logiciels à faible code offrent de nombreux avantages. Il devrait être aussi efficace que possible pour écrire de nombreux programmes à partir de zéro. Le code faible ou sans code fournit un code préconfiguré qui peut être intégré dans des programmes plus importants. Cela permet même aux non-programmeurs de créer des produits complexes rapidement et facilement et d'accélérer l'écosystème de développement moderne.
Selon un rapport partagé par
TechRepublic , les outils no / low-code sont déjà déployés sur des portails Web, des systèmes logiciels, des applications mobiles et d'autres domaines. Le marché des outils à faible code passera à 15 milliards de dollars d'ici 2020. Ces outils gèrent tout, comme la gestion de la logique du flux de travail, le filtre de données, l'importation et l'exportation. Voici les meilleures plates-formes low / no code à suivre en 2020:
- Microsoft powerapps
- Mendix
- Outsystems
- Créateur de Zoho
- Salesforce App Cloud
- Base rapide
- Botte de printemps
4. La vague 5G
La connectivité 5G aura un impact considérable sur le développement mobile / logiciel, le développement Web également. Après tout, dans une technologie comme l'IoT, tout est connecté. Ainsi, le logiciel de l'appareil tirera pleinement parti des actifs sans fil haute vitesse avec la 5G.
Dans une récente interview avec
Digital Trends , Dan Dery, vice-président produit chez Motorola, a déclaré que «dans les années à venir, la 5G offrira un partage de données plus rapide, une bande passante plus élevée et accélérera le logiciel du téléphone jusqu'à 10 fois plus rapidement que la technologie sans fil existante».
Dans cette optique, les sociétés de développement de logiciels travailleront pour intégrer la 5G dans les applications modernes. Le déploiement de la 5G avance rapidement, plus de 20 opérateurs ont annoncé des mises à niveau de leurs réseaux. Ainsi, les développeurs vont maintenant commencer à travailler sur l'utilisation des
API appropriées pour tirer parti de la 5G. La technologie améliorera considérablement les éléments suivants:
- Sécurité du programme réseau, notamment pour le découpage réseau.
- Fournira de nouvelles façons de gérer les identités des utilisateurs.
- Permet d'ajouter de nouvelles fonctionnalités aux applications à faible taux de latence.
- Aura un impact sur le développement du système compatible AR / VR.
5. «Authentification» sans effort
L'authentification devient de plus en plus un processus efficace pour protéger les données sensibles. La technologie sophistiquée est non seulement vulnérable au piratage de logiciels, mais prend également en charge l'intelligence artificielle et même l'informatique quantique. Mais le marché du développement logiciel connaît déjà une pléthore de nouveaux types d'authentification, tels que l'analyse vocale, la biométrie et la reconnaissance faciale.
À ce stade, les pirates trouvent différentes façons de détourner les identités et les mots de passe des utilisateurs en ligne. Étant donné que les utilisateurs mobiles sont déjà habitués à accéder à leurs smartphones avec une empreinte du pouce ou du doigt ou avec une numérisation faciale, les outils d'authentification n'auront donc pas besoin de nouvelles capacités de validation, ainsi que les risques de cyber vol seront moins nombreux. Voici quelques outils d'authentification multi-facteurs avec cryptage SSL.
- Les jetons logiciels transforment vos smartphones en authentificateurs multifacteurs pratiques.
- Les modèles EGrid sont une forme d'authentification facile à utiliser et populaire dans l'industrie.
- Certains des meilleurs logiciels d'authentification pour les entreprises sont: RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx et Aerobase.
Il existe des sociétés de développement de logiciels en Inde et aux États-Unis qui effectuent des recherches approfondies dans la science de l'authentification et de la biométrie avec des avancées dans l'IA pour fournir d'excellents logiciels d'authentification vocale, faciale, comportementale et biométrique. Désormais, vous pouvez sécuriser les canaux numériques et améliorer les capacités des plateformes.
Notes de fin
Il semble que la vie des programmeurs en 2020 deviendra moins compliquée, car le rythme de développement des logiciels devrait s'accélérer. Les outils disponibles deviendront plus faciles à utiliser. En fin de compte, cette avancée mènera à la création d'un monde dynamique se dirigeant vers une nouvelle ère numérique.