在軟體開發中實施人工智慧和敏捷管理的9種方法
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自1956年年成立以來，人工智慧已經徹底改變了企業決策和部署資源的方式。
幾十年來，人工智慧通過幫助各行各業的企業蓬勃發展，證明了其價值。從汽車製造廠的機器人到預測貨幣和庫存變動到交易員，人工智慧是我們生活的一部分。
今天，組織使用人工智慧來自動化平凡的任務，使曾經被認為不可能的事情成為可能。讓我們來看看AI如何幫助敏捷驅動的管理以及如何實現它。
AI在軟體開發中的應用
AI已經改變了每個業務功能，並且軟體開發不是免除的。機器學習可以幫助加速當代軟體開發生命週期.AI重新定義了開發人員如何構建產品。
通常，軟體開發要求您在構建系統之前指定系統要執行的操作。稍後會詳細介紹。
有些步驟和決定過於複雜，無法以嚴格的方式傳授給計算機。例如，您如何教某臺計算機某張照片中含有消防栓？整蠱，對吧？
繼續使用消防栓照片示例，只有很多排列，如天氣差異，距離，角度和清晰度，這使得在程式中列舉所有這些排列變得十分不可能。
現在讓我們看看如何在敏捷開發過程中實現AI。
9在敏捷開發中引入ML技術的實用方法
讓我們面對現實：傳統的軟體開發將繼續存在。那麼現在百萬美元的問題是：我們如何利用機器學習來增強我們的軟體開發過程？
事實上，軟體介面和資料管理等主要應用程式元件仍將使用常規軟體。但是，您可以將ML技術引入SLDC，如下所示：
- 編碼助手 ：開發人員的大部分時間都花在除錯程式碼和閱讀文件上。使用ML實現智慧編碼助手，開發人員可以根據程式碼庫獲得快速反饋和建議，節省從而時間大量很好的例子包括Java的的Codota和Python中的風箏。
- 自動編碼重構 ：擁有乾淨的程式碼非常重要，因為它使協作變得更加容易。程式碼清潔的維護也。比不清潔程式碼容易這的英文交易; 無論何時組織擴充套件，重構都成為一種痛苦的必要。使用ML，通過識別重構的潛在區域，可以輕鬆分析程式碼並優化效能。
- 制定戰略決策 ：人員開發花費大量時間用於討論要優先考慮的功能產品狀語從句：使用過去開發專案資料培訓的AI模型可以評估應用程式的執行情況，幫助業務負責人和工程團隊確定最小化風險和最大化影響的方法。
- 提供精確的估算 ：軟體開發專業以超出預算和時間表而著稱。為了做出好的估計，瞭解深入上下文開發狀語從句：團隊非常重要您可以使用過去專案（如使用者故事，成本估算和功能定義）中的資料來訓練ML模型。這可以證明在預測工作量和預算方面非常有用。
- 分析和錯誤處理 ：基於ML的編碼助理可以識別歷史資料中的模式並識別常見錯誤。如果工程師在開發過程中出現這樣的錯誤，助手編碼會標記這一點一併非全部……在部署之後，ML可用於分析日誌並標記可以修復的錯誤。這使得軟體開發人員可以主動解決錯誤。誰知道？也許在未來ML將根據錯誤糾正軟體而無需人為干預。
- 快速原型製作 ：將業務需求轉換為技術需要數月或數年才能轉化為技術。然而，今天，ML通過幫助技術知識較少的人開發技術來縮短開發時間。
- 將AI用於專案規劃 ：人類的大腦是一個令人驚訝的偉大的知識強國。而更令人驚訝的是，彼此我們都有不同的認知能力沒有兩個專案經理對同一個專案有完全相同的想法。輸入ML。通過複製人類智慧，ML可以建立類似於人類大腦的各種情況的排列。
- 風險評估 ：在軟體開發中做出關於風險評估的明智決策是複雜的，也是預算和排程約束的因素。一開始，專案每個都可能出現健康的完成水平但這的英文踢球者，當你啟動專案時，外部環境和專案的相互依賴性會改變概率場景。我們作為人類的限制受到儲存和複製資訊的能力的限制。ML允許您按需檢索引數化資訊。您可以使用專案開始和結束日期的過去資料來訓練人工智慧模型。這樣，它將為您提供當前開發專案的實際時間表。
- 專案資源管理 ：交付軟體產品取決於是否有合適的人員參與專案.AI再次深入研究過去專案歷史的資料。它可以實時為您提供開發人員參與其他專案的資訊。這使您可以輕鬆瞭解哪些開發人員已準備好進行部署。根據ML預測，您可以增加或減少開發人員的數量。
根據手頭的專案，AI可以通過提供有助於提高技能和知識的培訓材料，儘快啟動並執行您的開發人員。入職和專案交付非常快。
這就是為什麼這很重要：
當您使用AI分配最佳工作負載時，您可以保證全年使用您的員工100％。此外，通過自動執行重複性任務，您有更多時間來制定以專案為中心的決策。
但問題出現了：將人工智慧如何改變我們構建軟體的方式閱讀下一節以瞭解相關資訊。
我們將如何構建未來的軟體
在AI中，軟體工程師不會向計算機提供做出決定或採取措施所需的步驟。相反，他們策劃特定於域的資料，將其輸入到學習演算法中。
最好的部分？
該模型識別資料中的模式，這些模式對決策非常重要。當給定測試資料時，ML演算法與其資料庫中已有的演算法進行比較並做出決定。
令人驚奇的是，工程師沒有知識編碼。事實上，人工智慧模型的結果通常會揭示人類難以直觀識別的奇怪而有趣的模式。
結果？
AI通過暴露人類感知，定義和程式設計執行來改變軟體開發。事實上，谷歌的Pete Warden認為，在十年內，大多數軟體開發工作都不會涉及程式設計。
根據OpenAI的前研究科學家和現任特斯拉人工智慧總監Andrej Karpathy的說法，未來的程式設計師不會維護複雜的儲存庫，分析執行時間或建立錯綜複雜的程式。
他們將收集，消毒，標記，分析和視覺化資料饋送神經網路。
只是為了瞭解AI和敏捷將改變我們構建軟體的方式。讓我們來看看兩者之間的區別。
傳統的開發過程與機器學習開發模型
在傳統的構建軟體方法中，工程師使用Java或C ++等程式語言為計算機提供明確的步驟。但是，在編寫單個程式碼之前，有幾個步驟。
步驟是需求定義，然後是設計，然後是開發。構建之後，還有質量保證（QA），其中包括執行測試以確保軟體能夠達到預期的效果。
在從QA收到綠燈後，程式碼將部署到生產環境中。然後工程師必須不斷維護程式碼。
敏捷加強了軟體開發過程。在敏捷方面，開發人員選擇在2到4周衝刺期間關注的較小功能或功能組。因此，在基礎層面，敏捷和瀑布是相似的。
然而：
在ML軟體開發模型中，開發人員定義問題並列出他們想要實現的目標，收集資料，準備資料，將資料提供給學習演算法，部署，整合和管理模型。
結論
毫無疑問，人工智慧已經證明了自1956年年構想以來對商業繁榮至關重要。毫無疑問，許多公司正在利用人工智慧提供的潛力來實現平凡的任務自動化。
在敏捷開發中使用AI可帶來更多商業利益。
除此之外，您還可以進行可靠的預算編制預測，具有100％的開發人員利用率，生產中的錯誤檢測以及開發環境和程式碼重構建議。
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