ABONAMENTE VIDEO REDACȚIA
RO
EN
NOU
Numărul 140
Numărul 139 Numărul 138 Numărul 137 Numărul 136 Numărul 135 Numărul 134 Numărul 133 Numărul 132 Numărul 131 Numărul 130 Numărul 129 Numărul 128 Numărul 127 Numărul 126 Numărul 125 Numărul 124 Numărul 123 Numărul 122 Numărul 121 Numărul 120 Numărul 119 Numărul 118 Numărul 117 Numărul 116 Numărul 115 Numărul 114 Numărul 113 Numărul 112 Numărul 111 Numărul 110 Numărul 109 Numărul 108 Numărul 107 Numărul 106 Numărul 105 Numărul 104 Numărul 103 Numărul 102 Numărul 101 Numărul 100 Numărul 99 Numărul 98 Numărul 97 Numărul 96 Numărul 95 Numărul 94 Numărul 93 Numărul 92 Numărul 91 Numărul 90 Numărul 89 Numărul 88 Numărul 87 Numărul 86 Numărul 85 Numărul 84 Numărul 83 Numărul 82 Numărul 81 Numărul 80 Numărul 79 Numărul 78 Numărul 77 Numărul 76 Numărul 75 Numărul 74 Numărul 73 Numărul 72 Numărul 71 Numărul 70 Numărul 69 Numărul 68 Numărul 67 Numărul 66 Numărul 65 Numărul 64 Numărul 63 Numărul 62 Numărul 61 Numărul 60 Numărul 59 Numărul 58 Numărul 57 Numărul 56 Numărul 55 Numărul 54 Numărul 53 Numărul 52 Numărul 51 Numărul 50 Numărul 49 Numărul 48 Numărul 47 Numărul 46 Numărul 45 Numărul 44 Numărul 43 Numărul 42 Numărul 41 Numărul 40 Numărul 39 Numărul 38 Numărul 37 Numărul 36 Numărul 35 Numărul 34 Numărul 33 Numărul 32 Numărul 31 Numărul 30 Numărul 29 Numărul 28 Numărul 27 Numărul 26 Numărul 25 Numărul 24 Numărul 23 Numărul 22 Numărul 21 Numărul 20 Numărul 19 Numărul 18 Numărul 17 Numărul 16 Numărul 15 Numărul 14 Numărul 13 Numărul 12 Numărul 11 Numărul 10 Numărul 9 Numărul 8 Numărul 7 Numărul 6 Numărul 5 Numărul 4 Numărul 3 Numărul 2 Numărul 1
×
▼ LISTĂ EDIȚII ▼
Numărul 121
Abonament PDF

The Developers 2022, scena Applied Tech

Ovidiu Mățan
Fondator @ Today Software Magazine



EVENIMENTE

În rândurile de față se continuă[^1] descrierea prezentărilor din cadrul conferinței The Developers, desfășurate în 14 iunie, la Cluj Innovation Park. Este vorba de trackul applied tech, ale cărui înregistrări video sunt accesibile pe streamevent.ro.

Machine learning with small data, de George Ciobanu

George este un pasionat de machine learning și deținător a câtorva premii obținute la concursurile organizate de Kaggle. Din graficul Power law - data and resources, care a deschis prezentarea sa, rezultă că avem nevoie de mai multe resurse de procesare și echipe mai mari. Asistăm la un fenomen unde soluțiile cele mai bune sunt obținute cu resurse la care doar companiile mari au acces. Cum ar fi DeepMind. Numărul de parametri din cele mai mari dataseturi a urcat de la 100 de milioane în 2018 la 540 miliarde în 2022. Mai putem noi, programatorii care nu lucrează pentru marile companii să mai obținem rezultate bune ? Răspunsul este unul pozitiv. În ultimul timp, s-a evidențiat o democratizare a AI-ului prin publicări de dataseturi sau de lucrări de cercetare care conține cod și date prin care se pot reproduce rezultatele. De asemenea, au apărute multe modele pre-antrenate, multe proiecte de ML ca și o documentație vastă. Pentru un rezultat bun ar trebui să ne îmbunătățim modelele existente, să verificăm dacă nu există de cumpărat dataseturi mari asemănătoare sau modele pre-antrenate. Federated learning- imaginați-vă 100 de clinici care au mici seturi de date pentru detectarea diferitelor tipuri de cancer. Nici una dintre ele nu vrea să publice datele pe care le dețin. Soluția este pre-antrenarea pe rând a unui model de ML și distribuirea rezultatului între ele.

Automated driving technology at scale- current trends, de Cătălin Golban

Prezentarea sa a început cu imaginea de ansamblu standardelor actuale în ceea de privește automated driving. Principalele trenduri actuale sunt:

Percepția 360 de grade. Un amănunt important este volumul de date, care incluzând 10 camere video, este de 750 MB/s. Prin urmare, un volum de date enorm care trebuie bineînțeles și procesat.

Creșterea puterii de procesare în automobile. Se estimează că într-o mașină există 100 de milioane de cod care rulează pe ECU-urile din mașină.

Folosirea tot mai mare a deep learningului și a rețelelor neuronale. Acest lucru este datorat rezultatelor bune obținute prin aceste metode. În abordarea tradițională, calitatea codului este cea care reflectă rezultatul. În cazul AI-ului, calitatea rezultatului este dată de calitatea datelor de intrare și a calității codului.

Over the cloud software updates este noua abordare și o decuplare a software-ului și a hardware-ului din mașini.

Stackul software pentru cei interesați: frameworkuri pentru procesarea imaginii de pe camere multiple, de deep learning, computer vision, Python, C++ și Java, C #, Azure și ML pentru procesarea în cloud.

Case Study: Agile Learning From Grounds, de Bogdan Mureșan

VUCA - Volatility Uncertainty Complex Ambiguity

Una din problemele semnalate de Bogdan se referă la situațiile în care conținutul trainerilor Agile nu își dovedește eficiența, nefiind adecvat nevoilor, din cauză că aceștia nu cunosc, uneori, realitatea complexă cu care se confruntă, companiile. De aceea, nu rare sunt cazurile când aceștia sunt rechemați după două săptămâni deoarece nu se poate aplica ceea ce s-a predat în training. Problemele sunt legate de prioritățile care se schimbă foarte des sau de restricții legate de buget. Lecția învățată este că trebuie să fie parteneri cu partea comercială a produselor. De obicei, există o tensiune între echipele de product management și cele tehnice. Care este soluția optimă, business sau tehnică? Soluția este ca ambele părți să fie implicate în luarea deciziilor și să lucreze împreună. Un exemplu eficient în această direcție este să realizeze workshopuri comune. De asemenea, toată lumea trebuie să ia parte la acest proces. Toate acestea au fost demonstrate cu exemple sugestive de procese și statistici interne.

The software architect role in the age of prescribed architectures, de Sergiu Damian

Prezentarea lui Sergiu a început cu menționarea principalelor roluri ale unui software architect : acela de crea Technical Leadership și de a realiza un high level design. Acum 20 de ani lucrurile erau destul de simple pentru a fi un bun arhitect. Era de ajuns să citești câteva cărți începând cu Martin Fowler și deja erai la curent cu principalele partternuri ce pot fi aplicate. În zilele noastre, în schimb, lucrurile au devenit mai complicate. Există nenumărate traininguri, video-uri și conferințe pe această temă. De exemplu, documentația de arhitectură software pentru Azure are 2260 de pagini. Mai demult, software arhitectul se implica în scrierea prototipului software. Nu mai este cazul acum, el seamănă mai mult ca un bucătar care alege dintr-o listă ingredientele ce vor fi folosite. În câteva exemple, Sergiu ne-a arătat că se pot lua decizii care, chiar dacă nu sunt neapărat populare, sunt utile pentru proiect cum ar fi T-SQL. Printre provocările curente sunt frameworkurile de logging și construirea unui sistem de Observability (urmărire a funcționării aplicației) pornind de la acestea. Identity providers reprezintă o altă provocare mai ales că pot apărea costuri mari prin folosirea unor servicii care rezolvă aceste probleme. În concluzie, cantitatea de date, de cărți ce trebuie citite și de informații care trebuie știute va afecta profesia de software architect deoarece va fi din ce în ce mai greu să o practici corect.

Automated Web testing with Playright, de Roxana Soporan

Playright este o librărie open source care se bazează pe NodeJS. Este disponibilă cross-platform (Windows, Linux, MacOS) și cross-language (JavaScript, Typescript, Java, Python și .NET). De asemenea, este cross-browser (Chromium, Firefox și WebKit). Roxana a arătat câteva exemple practice de folosire a acestuia.

Automated Web Testing with Playright, de Roland Szabó

NLP (Natural Language Processing) poate fi folosit pentru toate problemele ce implică textul cum ar fi: traduceri, recunoașterea spamului, chatbots ... Un algoritm NLP de succes este BERT de la Google. Acesta a fost creat ca un sistem de a răspunde la întrebări în 2018. Antrenarea acestor modele necesită multe resurse. De exemplu, Google a folosit 1000 GPUs mai multe săptămâni pentru antrenarea unui model BERT. HuggingFace este un site de unde se pot descărca astfel de modele pre-antrenate. În aprilie anul acesta, Google a lansat PALM (Pathways Language Model) care a fost dezvoltat pe un dataset de 540 miliarde de parametri. Ce fac aceste modele pre-antrenate ? Pot să prezică următorul cuvânt într-o frază și astfel să termine o propoziție începută. Mai mult, poate să rezolve probleme matematice și logice sau chiar să explice glume.

Concluzie

Acestea au fost câteva din ideile prezentărilor de pe scenele de la Cluj Innovation Park. Sper că te-au făcut curios. Te așteptăm la o nouă ediție în 2023, dar, până atunci, vom organiza în 9-10 noiembrie a 10- ediție a IT Days.

NUMĂRUL 138 - Maps & AI

Sponsori

  • Accenture
  • BT Code Crafters
  • Accesa
  • Bosch
  • Betfair
  • MHP
  • Connatix
  • BoatyardX
  • .msg systems
  • Yardi
  • Colors in projects

INTERVIURI VIDEO