Meskipun tampaknya kita hanya beberapa bulan lagi dari mencapai tahun 2020, bulan-bulan ini juga penting dalam bidang pengembangan perangkat lunak. Di sini, di artikel ini, kita akan melihat bagaimana tahun 2020 mendatang akan mengubah kehidupan pengembang perangkat lunak!
Pengembangan Perangkat Lunak Masa Depan Ada Di Sini!
Pengembangan perangkat lunak tradisional adalah tentang mengembangkan perangkat lunak dengan menulis kode dan mengikuti beberapa aturan tetap. Tetapi pengembangan perangkat lunak saat ini menyaksikan perubahan paradigma dengan kemajuan dalam Kecerdasan Buatan, Pembelajaran Mesin, dan Pembelajaran Mendalam. Dengan integrasi ketiga teknologi ini, pengembang akan dapat membangun solusi perangkat lunak yang mempelajari instruksi dan menambahkan fitur dan pola tambahan dalam data yang diperlukan untuk hasil yang diinginkan.
Mari kita coba dengan beberapa kode
Seiring waktu, sistem pengembangan perangkat lunak jaringan saraf menjadi lebih kompleks dalam hal integrasi serta lapisan fungsionalitas dan antarmuka. Pengembang dapat membangun jaringan saraf yang sangat sederhana dengan Python 3.6. Berikut adalah contoh program yang melakukan klasifikasi biner dengan 1 atau 0.
Tentu saja, kita bisa mulai dengan membuat kelas jaringan saraf:
impor numpy sebagai np
X=np.array([[0,1,1,0],[0,1,1,1],[1,0,0,1]]) y=np.array([[0],[1],[1]])
Menerapkan fungsi Sigmoid:
def sigmoid (): return 1/(1 + np.exp(-x)) def derivatives_sigmoid (): return x * (1-x)
Melatih Model Dengan Berat dan Bias Awal: 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))
Untuk pemula, jika Anda memerlukan bantuan mengenai jaringan saraf, Anda dapat menghubungi
perusahaan pengembang perangkat lunak teratas. Atau, Anda dapat mempekerjakan pengembang AI / ML untuk mengerjakan proyek Anda.
Memodifikasi Kode Dengan Neuron Lapisan Output 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)
Menghitung Kesalahan untuk Layer Kode yang Tersembunyi 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
Keluaran: print (output) [[0.03391414] [0.97065091] [0.9895072 ]]
Meskipun selalu bijaksana untuk mengikuti perkembangan bahasa pemrograman terbaru dan teknik pengkodean, programmer juga harus tahu tentang banyak alat baru yang membantu membuat aplikasi mereka relevan dengan pengguna baru.
Pada tahun 2020, pengembang perangkat lunak harus mempertimbangkan untuk memasukkan 5 alat pengembangan perangkat lunak ini ke dalam produk mereka terlepas dari bahasa pemrograman apa yang mereka gunakan:
1. Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)
Dengan chatbot meningkatkan layanan pelanggan, NLP mendapatkan perhatian dari programmer yang bekerja pada pengembangan perangkat lunak modern. Mereka menerapkan
NLTK Toolkit seperti
NLTK Python untuk dengan cepat memasukkan NLP ke chatbots, asisten digital, dan produk digital. Pada pertengahan 2020 atau segera, Anda akan melihat NLP menjadi lebih penting dalam segala hal mulai dari bisnis ritel hingga kendaraan otonom, dan perangkat di seluruh rumah dan kantor.
Melangkah kedepan dengan perangkat dan teknologi pengembangan perangkat lunak terbaik, Anda dapat mengharapkan pengembang perangkat lunak untuk menggunakan NLP dalam sejumlah cara dari antarmuka pengguna yang digerakkan oleh suara hingga menu navigasi yang lebih mudah, analisis sentimen, identifikasi konteks, emosi, dan aksesibilitas data. Semua akan tersedia bagi sebagian besar pengguna dan bisnis dapat mencapai kenaikan produktivitas hingga $ 430 miliar pada tahun 2020, sesuai data IDC yang dikutip oleh Deloitte.
2. GraphQL Mengganti REST Apis
Menurut pengembang di perusahaan saya yang merupakan perusahaan pengembang perangkat lunak luar negeri, REST API kehilangan dominasinya atas semesta aplikasi karena lambatnya pemuatan data yang perlu dilakukan dari beberapa URL secara terpisah.
GraphQL adalah tren baru dan alternatif terbaik untuk arsitektur berbasis Istirahat yang menarik semua data yang relevan dari beberapa situs dengan satu permintaan. Ini meningkatkan interaksi klien-server dan mengurangi latensi yang membuat aplikasi jauh lebih responsif kepada pengguna.
Anda dapat meningkatkan keterampilan pengembangan perangkat lunak saat menggunakan GraphQL untuk pengembangan perangkat lunak. Ini juga membutuhkan lebih sedikit pengkodean dari pada REST Api dan memungkinkan memungkinkan permintaan kompleks dalam beberapa baris sederhana. Itu juga dapat diberikan sejumlah penawaran
Backend sebagai Layanan (BaaS) yang membuatnya lebih mudah bagi pengembang perangkat lunak untuk menggunakannya pada bahasa pemrograman yang berbeda termasuk Python, Node.js, C ++, dan Java.
Saat ini, GraphQL mendukung komunitas pengembang dengan:
- Mengaktifkan tidak ada kelebihan dan kekurangan dalam mengambil masalah
- Validasi dan pengecekan jenis kode
- Dokumentasi Pembuatan API Otomatis
- Dengan memberikan pesan kesalahan terperinci
- Tambahkan operasi tambahan ke tabel: "langganan" untuk menerima pesan real-time dari server
3. Kode Rendah / Tidak
Semua alat pengembangan perangkat lunak kode rendah memberikan banyak manfaat. Seharusnya seefisien mungkin dalam menulis banyak program dari awal. Kode rendah atau tidak ada menyediakan kode yang sudah dikonfigurasi yang dapat tertanam ke dalam program yang lebih besar. Hal ini memungkinkan bahkan non programmer untuk membuat produk yang kompleks dengan cepat dan mudah dan mempercepat ekosistem pembangunan modern.
Menurut laporan yang dibagikan oleh
TechRepublic , alat no / kode rendah sudah digunakan di portal web, sistem perangkat lunak, aplikasi seluler, dan area lainnya. Pasar alat kode rendah akan tumbuh hingga $ 15 miliar pada tahun 2020. Alat-alat ini menangani semuanya seperti mengelola logika alur kerja, filter data, impor, dan ekspor. Berikut adalah platform kode rendah / tanpa kode terbaik untuk diikuti pada tahun 2020:
- Microsoft powerapps
- Mendix
- Sistem luar
- Pencipta Zoho
- Cloud Aplikasi Salesforce
- Basis cepat
- Boot musim semi
4. Gelombang 5G
Konektivitas 5G akan sangat mempengaruhi pengembangan ponsel / perangkat lunak, pengembangan web juga. Bagaimanapun, dalam teknologi seperti IoT semuanya terhubung. Jadi, perangkat lunak perangkat akan memanfaatkan aset nirkabel berkecepatan tinggi hingga potensi penuhnya dengan 5G.
Dalam wawancara baru-baru ini dengan
Digital Trends , Dan Dery, wakil presiden produk di Motorola, menyatakan bahwa "Dalam tahun-tahun mendatang, 5G akan memberikan berbagi data yang lebih cepat, bandwidth yang lebih tinggi, dan mempercepat perangkat lunak ponsel hingga 10 kali lebih cepat daripada teknologi nirkabel yang ada."
Dalam terang ini, perusahaan pengembangan perangkat lunak akan bekerja untuk memasukkan 5G ke dalam aplikasi modern. Peluncuran 5G bergerak cepat, lebih dari 20 operator telah mengumumkan peningkatan ke jaringan mereka. Jadi, pengembang sekarang akan mulai bekerja mengambil
API yang tepat untuk memanfaatkan 5G. Teknologi ini akan secara dramatis meningkatkan yang berikut:
- Keamanan program jaringan, terutama untuk pengirisan jaringan.
- Akan memberikan cara baru untuk menangani identitas pengguna.
- Akan memungkinkan untuk menambahkan fungsionalitas baru ke aplikasi dengan tingkat latensi rendah.
- Akan berdampak pada pengembangan sistem yang diaktifkan AR / VR.
5. “Otentikasi” yang Mudah
Otentikasi semakin menjadi proses yang efektif dalam melindungi data sensitif. Teknologi canggih tidak hanya rentan terhadap peretasan perangkat lunak, tetapi juga mendukung kecerdasan buatan dan bahkan komputasi kuantum. Tetapi pasar pengembangan perangkat lunak sudah melihat sejumlah besar jenis otentikasi baru, seperti analisis suara, biometrik, dan pengenalan wajah.
Pada titik ini, peretas menemukan berbagai cara untuk menumbangkan identitas pengguna dan kata sandi online. Karena pengguna seluler sudah terbiasa mengakses smartphone mereka dengan kesan ibu jari atau jari atau dengan pemindaian wajah, maka dengan alat otentikasi mereka tidak akan memerlukan kemampuan baru untuk validasi, begitu juga kemungkinan pencurian cyber akan menjadi kurang. Berikut adalah beberapa alat otentikasi multi faktor dengan enkripsi SSL.
- Soft Tokens mengubah ponsel cerdas Anda menjadi autentikator multi faktor yang praktis.
- Pola EGrid adalah bentuk autentikator populer yang mudah digunakan dan populer di industri.
- Beberapa perangkat lunak otentikasi terbaik untuk bisnis adalah: RSA SecurID Access, OAuth, Ping Identity, Authx, dan Aerobase.
Ada perusahaan pengembangan perangkat lunak di India dan AS yang melakukan penelitian ekstensif dalam ilmu otentikasi dan biometrik dengan kemajuan ke AI untuk memberikan suara yang sangat baik, wajah, perilaku, dan perangkat lunak otentikasi biometrik. Sekarang, Anda dapat mengamankan saluran digital dan meningkatkan kemampuan platform.
Catatan akhir
Tampak bahwa kehidupan bagi para programmer pada tahun 2020 akan menjadi kurang rumit karena laju pengembangan perangkat lunak cenderung meningkat. Alat yang tersedia akan menjadi lebih mudah digunakan. Pada akhirnya, kemajuan ini akan mengarah pada penciptaan dunia yang hidup menuju era digital baru.