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백지장도 'AI'가 맞들면 더 낫다··· 코딩 돕는 ML 도구 3가지

깃허브 코파일럿(Github Copilot), 딥데브(DeepDev), 인텔리코드(IntelliCode) 등 코드에 중점을 둔 머신러닝 애플리케이션이 더 나은 코드를 더 빠르게 제공할 수 있도록 지원하고 있다.  코로나19 팬데믹으로 인한 디지털 트랜스포메이션 가속화는 대부분의 기업이 얼마나 준비되지 않았는지를 보여줬다. 여전히 해결되지 않은 큰 문제는 ‘앱 공백(App gap)’, 즉 최종 사용자가 효율적으로 업무를 처리하는 데 필요한 애플리케이션의 부족이다. 로우코드 및 노코드 도구가 UI 빌더와 RPA와 함께 격차를 메우는 데 어느 정도 역할을 했지만 아직 해야 할 일이 많다.    한 가지 옵션은 머신러닝을 사용해 개발자의 생산성을 향상시키는 것이다. 예를 들면 이미 기본 규칙 기반 도구가 코드 자동 완성과 메서드 노출에 사용되고 있다. 그렇다면 여기서 나아가 대규모 퍼블릭 코드 데이터세트를 구축해 일반적인 설계 패턴이 어떻게 적용되는지, 어떤 알고리즘이 어떤 컨텍스트에서 사용되는지 그리고 개발자가 퍼블릭 API를 어떻게 활용하는지 공유하는 건 어떨까?  깃허브 코파일럿(GitHub Copilot): AI 코딩 비서  그것이 깃허브가 한 일이다. 코드 편집기와 함께 작동하면서 다음 단계를 제안하는 서비스를 구축하고 학습시킨 것이다. 이는 오픈 AI의 코덱스(Codex) 머신러닝 모델을 사용한다. 코덱스는 널리 알려져 있는 GPT-3와 같은 코드 중심 언어 모델이다.  해당 서비스는 ‘코파일럿’이라고 명명됐고, ‘AI 파트너 프로그래머(AI pair programmer)’ 역할을 한다. 코파일럿은 퍼블릭 리포지터리에 있는 수백만 줄의 코드를 학습했다. 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code) 확장 프로그램으로 설치해 사용할 수 있다.  이는 현재 편집기 창의 컨텍스트 내에서 작동하며, 입력 내용을 기반으로 제안을 제공하고, 사용 내역에 관한 세부 사항을 피드백 해준...

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2021.07.09

깃허브 코파일럿(Github Copilot), 딥데브(DeepDev), 인텔리코드(IntelliCode) 등 코드에 중점을 둔 머신러닝 애플리케이션이 더 나은 코드를 더 빠르게 제공할 수 있도록 지원하고 있다.  코로나19 팬데믹으로 인한 디지털 트랜스포메이션 가속화는 대부분의 기업이 얼마나 준비되지 않았는지를 보여줬다. 여전히 해결되지 않은 큰 문제는 ‘앱 공백(App gap)’, 즉 최종 사용자가 효율적으로 업무를 처리하는 데 필요한 애플리케이션의 부족이다. 로우코드 및 노코드 도구가 UI 빌더와 RPA와 함께 격차를 메우는 데 어느 정도 역할을 했지만 아직 해야 할 일이 많다.    한 가지 옵션은 머신러닝을 사용해 개발자의 생산성을 향상시키는 것이다. 예를 들면 이미 기본 규칙 기반 도구가 코드 자동 완성과 메서드 노출에 사용되고 있다. 그렇다면 여기서 나아가 대규모 퍼블릭 코드 데이터세트를 구축해 일반적인 설계 패턴이 어떻게 적용되는지, 어떤 알고리즘이 어떤 컨텍스트에서 사용되는지 그리고 개발자가 퍼블릭 API를 어떻게 활용하는지 공유하는 건 어떨까?  깃허브 코파일럿(GitHub Copilot): AI 코딩 비서  그것이 깃허브가 한 일이다. 코드 편집기와 함께 작동하면서 다음 단계를 제안하는 서비스를 구축하고 학습시킨 것이다. 이는 오픈 AI의 코덱스(Codex) 머신러닝 모델을 사용한다. 코덱스는 널리 알려져 있는 GPT-3와 같은 코드 중심 언어 모델이다.  해당 서비스는 ‘코파일럿’이라고 명명됐고, ‘AI 파트너 프로그래머(AI pair programmer)’ 역할을 한다. 코파일럿은 퍼블릭 리포지터리에 있는 수백만 줄의 코드를 학습했다. 비주얼 스튜디오 코드(Visual Studio Code) 확장 프로그램으로 설치해 사용할 수 있다.  이는 현재 편집기 창의 컨텍스트 내에서 작동하며, 입력 내용을 기반으로 제안을 제공하고, 사용 내역에 관한 세부 사항을 피드백 해준...

2021.07.09

과격한 혁명이 다가온다··· 소프트웨어 개발에 불어오는 AI 바람

뉴럴 네트워크(신경망)가 코드를 작성한다. 사람들은 주로 작업을 정의하고 데이터를 수집하며 사용자 인터페이스를 구현한다. 이미 이런 일을 벌어지는 시대다. 테슬라의 안드레이 카파시는 이를 ‘소프트웨어 2.0’의 시대로 부른다. 그러나 최소한 아직은 뉴럴 네트워크가 모든 작업을 처리할 수 있는 것은 아니다. 전통적인 소프트웨어 개발이 맡아야 할 역할이 여전히 남아 있기는 하다. 하지만 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 고급 분석(Advanced analytics)이 소프트웨어 디자인, 작성, 테스트, 배포 방법을 바꾸고 있는 중이다.   테스팅 브라질 기업인 TOTVS는 약 10만에 달하는 엔터프라이즈 고객들에게 ‘미션 크리티컬’산업용 소프트웨어를 공급하고 있다. 금융 서비스 솔루션 같은 경우, 매일 수 조 달러의 거래가 처리된다. 이런 애플리케이션에는 적절한 테스팅이 필요하다. 테스트 케이스를 만드는 사람은 아주 세심히 테스트 시나리오를 디자인할 방법을 숙고해야 한다. 각각을 만드는 데 몇 시간이 걸린다. TOTVS 랩스의 비센테 고텐 이규제큐티브 디렉터에 따르면, 계속 이렇게 작업하기란 아주 큰 도전 과제이다. 각 테스트 케이스를 사용자 인터페이스에 맞도록 맞춤화해야 한다. 애플리케이션은 끊임없이 다시 디자인되고, 인테페이스는 계속 변한다. 새 버전의 자바스크립트로 업데이트가 이뤄지면서 플랫폼 자체가 바뀐다면, 모든 디자인 요소가 한 번에 변한다. 고텐은 이와 관련, “수 만에 달하는 유즈 케이스를 다시 쓰는 것을 상상해보라!”라고 말했다. TOTVS는 이 과제를 해결하기 위해 인공지능(AI)을 찾았다. TOTVS가 테스트에 사용하는 플랫폼인 펑셔널라이즈(Functionalize)는 이제 지능형 테스트 케이스 생성을 지원한다. 이 기술은 기반이 되는 코드에 의지하는 대신, 사람처럼 화면을 조사해 입력 필드와 버튼 등의 위치를 찾을 수 있다. 또 애플리케이션 스트레스 테...

소프트웨어 개발 코딩 딥러닝 기트허브 알파고 로우 코드 노 코드 인텔리코드

2019.05.09

뉴럴 네트워크(신경망)가 코드를 작성한다. 사람들은 주로 작업을 정의하고 데이터를 수집하며 사용자 인터페이스를 구현한다. 이미 이런 일을 벌어지는 시대다. 테슬라의 안드레이 카파시는 이를 ‘소프트웨어 2.0’의 시대로 부른다. 그러나 최소한 아직은 뉴럴 네트워크가 모든 작업을 처리할 수 있는 것은 아니다. 전통적인 소프트웨어 개발이 맡아야 할 역할이 여전히 남아 있기는 하다. 하지만 인공지능(AI), 머신러닝(ML), 고급 분석(Advanced analytics)이 소프트웨어 디자인, 작성, 테스트, 배포 방법을 바꾸고 있는 중이다.   테스팅 브라질 기업인 TOTVS는 약 10만에 달하는 엔터프라이즈 고객들에게 ‘미션 크리티컬’산업용 소프트웨어를 공급하고 있다. 금융 서비스 솔루션 같은 경우, 매일 수 조 달러의 거래가 처리된다. 이런 애플리케이션에는 적절한 테스팅이 필요하다. 테스트 케이스를 만드는 사람은 아주 세심히 테스트 시나리오를 디자인할 방법을 숙고해야 한다. 각각을 만드는 데 몇 시간이 걸린다. TOTVS 랩스의 비센테 고텐 이규제큐티브 디렉터에 따르면, 계속 이렇게 작업하기란 아주 큰 도전 과제이다. 각 테스트 케이스를 사용자 인터페이스에 맞도록 맞춤화해야 한다. 애플리케이션은 끊임없이 다시 디자인되고, 인테페이스는 계속 변한다. 새 버전의 자바스크립트로 업데이트가 이뤄지면서 플랫폼 자체가 바뀐다면, 모든 디자인 요소가 한 번에 변한다. 고텐은 이와 관련, “수 만에 달하는 유즈 케이스를 다시 쓰는 것을 상상해보라!”라고 말했다. TOTVS는 이 과제를 해결하기 위해 인공지능(AI)을 찾았다. TOTVS가 테스트에 사용하는 플랫폼인 펑셔널라이즈(Functionalize)는 이제 지능형 테스트 케이스 생성을 지원한다. 이 기술은 기반이 되는 코드에 의지하는 대신, 사람처럼 화면을 조사해 입력 필드와 버튼 등의 위치를 찾을 수 있다. 또 애플리케이션 스트레스 테...

2019.05.09

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