5 maschinelle Lerntools zur Erleichterung der Softwareentwicklung

Wir präsentieren Ihnen fünf KI-gesteuerte Entwicklungstools, die die automatische Vervollständigung von Code, die Erkennung von Code-Schwachstellen und sogar die hochmoderne Codegenerierung ermöglichen. [...]

Diese fünf Tools nutzen maschinelles Lernen, um Ihre Arbeit bei der Softwareentwicklung um einiges zu erleichtern (c) Pixabay.com

Die meisten Diskussionen von Entwicklern, die maschinelles
Lernen nutzen, drehen sich um die Erstellung von KI-basierten Anwendungen und
die Tools, mit denen diese erstellt werden: TensorFlow, PyTorch, Scikit-Lernen,
und so weiter.

Doch es gibt noch einen anderen Weg, wie sich maschinelles
Lernen auf die Softwareentwicklung auswirkt: durch neue Entwicklungstools, die
maschinelle Lerntechniken einsetzen, um die Programmierung einfacher und
produktiver zu gestalten. Hier sind fünf Projekte - drei kommerzielle, zwei
experimentelle -, die das maschinelle Lernen für Entwickler im Entwicklungsprozess
zum Erfolg führen.

Kite

Kite ist ein Code-Vervollständigungstool, das für die meisten großen Code-Editoren erhältlich ist und maschinelle Lerntechniken verwendet, um Ihren Code während der Eingabe zu vervollständigen.

Das von Kite verwendete maschinelle Lernmodell wird erzeugt,
indem öffentlich zugänglicher Code auf GitHub verwendet wird, daraus ein
abstrakter Syntaxbaum abgeleitet und dieser als Grundlage für das Modell
verwendet wird. Laut Kite ermöglicht dies, dass Auto-Vorschläge und Auto-Vervollständigungen
aus dem Kontext und der Absicht des Codes hergeleitet werden können, statt nur
aus dem Text.

Im Moment ist Kite nur für Python-Entwickler verfügbar, aber
der Go-Sup...

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