Машинното обучение превзе 30% от софтуерните разработки
Фреймуърк средите се развиват със „ скоростта на светлината ”
При разработките с машинно образование дребни промени могат да доведат до огромни разлики, показа Ивайло Странджев, водач по машинно образование в HyperScience (снимка: Виктория Лазова / TechNews.bg)
Разработката на програмен продукт с машинно образование, изкуственият разсъдък, дизайнът, предизвикването на ежедневните релийзи – тези и други настоящи тематики дискутираха експерти по време на конференцията „ Astea Conference: Practical Magic ” тази събота в Интер Експо Център – София.
Между и 20 и 30 % от създаването на програмен продукт през днешния ден се прави с машинно образование, което е придружено и от редица проблеми, стана ясно от лекцията на Ивайло Странджев, водач по машинно образование в HyperScience.
Подводните камъни на машинното образование
Един от тях е съществуването на доста разнообразни „ фреймуърк ” среди като Caffe, Pytorch и Tensorflow, които се създават със „ скоростта на светлината ”, само че в същото време са уязвими на офанзиви, има проблеми с контрола на броя влакна, избран вид процесори „ крашват ”, резултатите не са детерминистични и така нататък
Често разработките се правят „ на сляпо ” – тъй като една застрахователна компания, да вземем за пример, не дава достъп до същинските си бази данни, описа Странджев. Затова в процеса на машинното образование се генерират данни, които единствено „ наподобяват същински ”.
„ Ако аз се маскирам като брат ми, машината няма да ме разпознае ”, пошегува се Ивайло Странджев (снимка: Рада Станева / TechNews.bg)
Друг проблем е консистентността. Дори разработчикът да даде 99% акуратност, няма гаранция, че съответният образец, в който е обучавана системата, ще остане същият – ето за какво не е добра концепция образованието да бъде характерно единствено за един образец. Да се реализира 100 % надеждност на решението е фантазия, уточни експертът. Достатъчно огромна надеждност е 98%, само че клиентът няма по какъв начин да я мери.
Освен това е допустимо дребните промени да доведат до огромни разлики – да вземем за пример при машинното различаване на фотоси. „ Ако аз се маскирам като брат ми, машината няма да ме разпознае ”, пошегува се Странджев.
Проблемите се вземат решение посредством прибавяне на повече данни, махане на неверни данни, усложняване/опростяване на модела, след което следва ново трениране, а в случай че няма усъвършенстване – още веднъж итерации.
Последното предизвикателство в процеса на машинно образование е определянето и изборът на версия на модела. Обикновено клиентите желаят да създадат съпоставяне сред новия и остарелия модел, с цел да могат да вземат осведомено решение, сподели в умозаключение Странджев.
Предизвикателството на ежедневните релийзи
За предизвикването на ежедневните релийзи описа Дамян Димитров, експерт със сериозен опит в Astea Solutions и други компании. Най-важното, съгласно него, е разработчикът да знае кой е клиентът, за който работи. След това би трябвало да избере метода на тестване и какви принадлежности за автоматизирано тестване да употребява.
Над 500 са автоматизираните проби, които се употребяват всеки ден, и броят им непрестанно се усилва, описа Дамян Димитров, експерт от Astea Solutions (снимка: Виктория Лазова / TechNews.bg)
Той даде образец от работата си с компания – международен бранд, производител на спортни продукти, която има платформи за електронни магазини. Ежедневните релийзи за компания с 2 милиарда $ годишен оборот се вършат мъчно, тъй като уеб страниците й поддържат 10 езика, над 60 типа заплащания, тясна интеграция с външни услуги и така нататък Разработващият екип е от към 150 индивида, разграничени на под-екипи – от тях 70 на 100 са програмисти, останалите 30 % са SQL специалисти, работи се в 10 под-екипа.
Когато програмистът е подготвен, стартира верифицирането, а огромна част от него се прави автоматизирано. Над 500 са автоматизираните проби, които се употребяват всеки ден, и броят им непрестанно се усилва.
„ Коя е магията, която ни оказва помощ сполучливо да доставяме всеки ден работещ програмен продукт на клиентите си, които са милиони по целия свят? Тайната е в процеса – основан е и се следва. Другата магия е автоматизираното тестване, тъй като това са функционални проби, които мъчно се поддържат ”, заключи Димитров.
Софтуерният дизайн е грижа и емпатия
„ Там където има единствено функционалност, там няма дизайн. Дизайнът е грижа и емпатия ”. Това сподели Антон Стойчев, преподавател с над 10 години опит в създаването на UI програмен продукт и дизайн, пред аудиторията на „ Astea Conference: Practical Magic ”.
Дизайнерските решения са на всички места и ни въздействат, те дефинират по какъв начин се усещаме, споделя Антон Стойчев, експерт с над 10 години опит в създаването на UI програмен продукт и дизайн (снимка: Рада Станева / TechNews.bg)
„ Целият дизайн е нещо като магия, той е на всички места – в столовете на тази зала, по мокета на стълбите към залата и така нататък Дизайнът е асоциация и преживяване, той се прави от хора с разнообразни специалности и въздейства на живота ни всеки ден, по всевъзможен метод ”, сподели Стойчев.
По неговите думи, самата софтуерна разработка е един тип дизайн. Но софтуерният дизайн се отличава от останалия забележим, тримерен дизайн, който ни заобикаля.
Има значение по какъв начин е написан кодът, дали е усъвършенстван с мисъл за индивида или за машината. Всеки подробност е значим, даже най-дребният. Дизайнерските решения са на всички места и ни въздействат, те дефинират по какъв начин се усещаме, заключи Стойчев.
При разработките с машинно образование дребни промени могат да доведат до огромни разлики, показа Ивайло Странджев, водач по машинно образование в HyperScience (снимка: Виктория Лазова / TechNews.bg)
Разработката на програмен продукт с машинно образование, изкуственият разсъдък, дизайнът, предизвикването на ежедневните релийзи – тези и други настоящи тематики дискутираха експерти по време на конференцията „ Astea Conference: Practical Magic ” тази събота в Интер Експо Център – София.
Между и 20 и 30 % от създаването на програмен продукт през днешния ден се прави с машинно образование, което е придружено и от редица проблеми, стана ясно от лекцията на Ивайло Странджев, водач по машинно образование в HyperScience.
Подводните камъни на машинното образование
Един от тях е съществуването на доста разнообразни „ фреймуърк ” среди като Caffe, Pytorch и Tensorflow, които се създават със „ скоростта на светлината ”, само че в същото време са уязвими на офанзиви, има проблеми с контрола на броя влакна, избран вид процесори „ крашват ”, резултатите не са детерминистични и така нататък
Често разработките се правят „ на сляпо ” – тъй като една застрахователна компания, да вземем за пример, не дава достъп до същинските си бази данни, описа Странджев. Затова в процеса на машинното образование се генерират данни, които единствено „ наподобяват същински ”.
„ Ако аз се маскирам като брат ми, машината няма да ме разпознае ”, пошегува се Ивайло Странджев (снимка: Рада Станева / TechNews.bg)
Друг проблем е консистентността. Дори разработчикът да даде 99% акуратност, няма гаранция, че съответният образец, в който е обучавана системата, ще остане същият – ето за какво не е добра концепция образованието да бъде характерно единствено за един образец. Да се реализира 100 % надеждност на решението е фантазия, уточни експертът. Достатъчно огромна надеждност е 98%, само че клиентът няма по какъв начин да я мери.
Освен това е допустимо дребните промени да доведат до огромни разлики – да вземем за пример при машинното различаване на фотоси. „ Ако аз се маскирам като брат ми, машината няма да ме разпознае ”, пошегува се Странджев.
Проблемите се вземат решение посредством прибавяне на повече данни, махане на неверни данни, усложняване/опростяване на модела, след което следва ново трениране, а в случай че няма усъвършенстване – още веднъж итерации.
Последното предизвикателство в процеса на машинно образование е определянето и изборът на версия на модела. Обикновено клиентите желаят да създадат съпоставяне сред новия и остарелия модел, с цел да могат да вземат осведомено решение, сподели в умозаключение Странджев.
Предизвикателството на ежедневните релийзи
За предизвикването на ежедневните релийзи описа Дамян Димитров, експерт със сериозен опит в Astea Solutions и други компании. Най-важното, съгласно него, е разработчикът да знае кой е клиентът, за който работи. След това би трябвало да избере метода на тестване и какви принадлежности за автоматизирано тестване да употребява.
Над 500 са автоматизираните проби, които се употребяват всеки ден, и броят им непрестанно се усилва, описа Дамян Димитров, експерт от Astea Solutions (снимка: Виктория Лазова / TechNews.bg)
Той даде образец от работата си с компания – международен бранд, производител на спортни продукти, която има платформи за електронни магазини. Ежедневните релийзи за компания с 2 милиарда $ годишен оборот се вършат мъчно, тъй като уеб страниците й поддържат 10 езика, над 60 типа заплащания, тясна интеграция с външни услуги и така нататък Разработващият екип е от към 150 индивида, разграничени на под-екипи – от тях 70 на 100 са програмисти, останалите 30 % са SQL специалисти, работи се в 10 под-екипа.
Когато програмистът е подготвен, стартира верифицирането, а огромна част от него се прави автоматизирано. Над 500 са автоматизираните проби, които се употребяват всеки ден, и броят им непрестанно се усилва.
„ Коя е магията, която ни оказва помощ сполучливо да доставяме всеки ден работещ програмен продукт на клиентите си, които са милиони по целия свят? Тайната е в процеса – основан е и се следва. Другата магия е автоматизираното тестване, тъй като това са функционални проби, които мъчно се поддържат ”, заключи Димитров.
Софтуерният дизайн е грижа и емпатия
„ Там където има единствено функционалност, там няма дизайн. Дизайнът е грижа и емпатия ”. Това сподели Антон Стойчев, преподавател с над 10 години опит в създаването на UI програмен продукт и дизайн, пред аудиторията на „ Astea Conference: Practical Magic ”.
Дизайнерските решения са на всички места и ни въздействат, те дефинират по какъв начин се усещаме, споделя Антон Стойчев, експерт с над 10 години опит в създаването на UI програмен продукт и дизайн (снимка: Рада Станева / TechNews.bg)
„ Целият дизайн е нещо като магия, той е на всички места – в столовете на тази зала, по мокета на стълбите към залата и така нататък Дизайнът е асоциация и преживяване, той се прави от хора с разнообразни специалности и въздейства на живота ни всеки ден, по всевъзможен метод ”, сподели Стойчев.
По неговите думи, самата софтуерна разработка е един тип дизайн. Но софтуерният дизайн се отличава от останалия забележим, тримерен дизайн, който ни заобикаля.
Има значение по какъв начин е написан кодът, дали е усъвършенстван с мисъл за индивида или за машината. Всеки подробност е значим, даже най-дребният. Дизайнерските решения са на всички места и ни въздействат, те дефинират по какъв начин се усещаме, заключи Стойчев.
Източник: technews.bg
КОМЕНТАРИ