Хлопайте и комментируйте, если вам нравится контент
Автодополнение кода с расширенными возможностями машинного обучения повышает продуктивность разработчиков
Возрастающая сложность кода создает ключевую проблему для производительности в разработке программного обеспечения. Завершение кода было важным инструментом, который помог уменьшить эту сложность в интегрированных средах разработки (IDE).
Традиционно предложения по завершению кода реализуются с помощью семантических механизмов (SE) на основе правил, которые обычно имеют доступ к полному репозиторию и понимают его семантическую структуру. Недавние исследования показали, что большие языковые модели (например, Codex и PaLM) позволяют предлагать более длинные и сложные коды, и в результате появились полезные продукты (например, Copilot). Однако вопрос о том, как завершение кода на основе машинного обучения (ML) влияет на производительность разработчиков, помимо воспринимаемой производительности и принятых предложений, остается открытым.
Краткая хронология глубокого обучения для табличных данных
Глубокое обучение хорошо подходит для неструктурированных данных (по сути, это противоположность табличным данным). Глубокое обучение иногда называют «обучением представлениям», потому что его сила заключается в способности изучить конвейер извлечения признаков. Большинство наборов табличных данных уже представляют (обычно вручную) извлеченные функции, поэтому использование глубокого обучения для них не должно быть значительным преимуществом.
Объяснение: как определить, работает ли искусственный интеллект так, как мы хотим
«Методы интерпретации» пытаются пролить свет на то, как модели машинного обучения делают прогнозы, но исследователи советуют действовать с осторожностью.
модели глубокого обучения начали достигать сверхчеловеческих результатов в самых разных задачах, от победы над чемпионами мира по игрокам в настольные игры до превзойденных врачей в диагностике рака груди.
Эти мощные модели глубокого обучения обычно основаны на искусственных нейронных сетях, которые были впервые предложены в 1940-х годах и стали популярным типом машинного обучения. Компьютер учится обрабатывать данные, используя слои взаимосвязанных узлов или нейронов, которые имитируют человеческий мозг.
Этот выпуск спонсируется: A2 Optimized WordPress Hosting
