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El Machine Learning y la inteligencia artificial está transformando la forma en que escribimos código. Con la ayuda de herramientas impulsadas por IA, los desarrolladores pueden escribir código de manera más eficiente, reducir la cantidad de errores y mejorar la calidad de su software. En este artículo, veremos 5 Herramientas Para Desarrolladores Que Usan Machine Learning, junto con inteligencia artificial para ayudar a los desarrolladores a ser más productivos, vamos con ello.
Antes de continuar te invito a leer los siguientes artículos:
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Asimismo, te invito a escuchar el Podcast: “Donde buscar ayuda sobre Programación” y “ChatGPT ¿ Dejará sin empleo a los Desarrolladores ?” (Anchor Podcast):
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Bien ahora continuemos con el Post: 5 Herramientas Para Desarrolladores Que Usan Machine Learning.
5 Herramientas Para Desarrolladores Que Usan Machine Learning
Para conocer mejor estas herramientas colocaré el nombre de la herramienta, enlace a su sitio web, una descripción y una imagen de referencia.
IntelliCode
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Esta herramienta fue creada por Microsoft en el año 2018, es una herramienta de sugerencia y finalización de código que utiliza el aprendizaje automático para proporcionar sugerencias contextualmente relevantes basadas en el código que estás escribiendo. Se puede entrenar en tu propia base de código para proporcionar sugerencias más precisas. Si bien IntelliCode puede sugerir fragmentos de código contextualmente relevantes, los usuarios deben ser conscientes del potencial de código inseguro o ineficiente.
IntelliCode está disponible como complemento para Visual Studio y Visual Studio Code. Puedes obtener más información de esta herramienta, igresando al enlace a su sitio web.
TabNine
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Fue creado en el año 2019, es una herramienta de finalización de código impulsada por IA que sugiere fragmentos de código basados en el código que estás escribiendo. Se puede utilizar para ahorrar tiempo y aumentar la productividad al escribir código. Si bien TabNine puede sugerir fragmentos de código de forma rápida y precisa, los usuarios deben ser conscientes de la posibilidad de sugerencias de código irrelevantes o incorrectas.
TabNine se lanzó inicialmente como complemento para el editor de código Atom en 2019. Puedes obtener más información de esta herramienta, igresando al enlace a su sitio web.
Amazon CodeGuru
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Amazon CodeGuru es una herramienta de revisión de código impulsada por Aprendizaje Automático e IA creada por Amazon Web Services. Utiliza el aprendizaje automático para identificar problemas de rendimiento, vulnerabilidades de seguridad y otros problemas de calidad de código en tu base de código. También puede proporcionar recomendaciones para mejorar tu código. CodeGuru puede ayudarte a mejorar la calidad de tu código y reducir la cantidad de errores en tu software.
Puedes obtener más información de esta herramienta, igresando al enlace a su sitio web.
GitHub Copilot
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Creado por Microsoft en el año 2021, es una herramienta de sugerencia de código impulsada por Machine Learning e IA que proporciona fragmentos de código contextualmente relevantes basados en el código que estás escribiendo. Se puede utilizar para ahorrar tiempo y aumentar la productividad al escribir código. Si bien Copilot puede sugerir fragmentos de código de forma rápida y precisa, los usuarios deben ser conscientes del potencial de un código inseguro o ineficiente.
Copilot recibió capacitación en un conjunto de datos de más de 10 millones de líneas de código de repositorios de software de código abierto en GitHub. Puedes obtener más información de esta herramienta, igresando al enlace a su sitio web.
ChatGPT
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ChatGPT es un modelo de lenguaje de IA que usa aprendizaje automático y puede generar respuestas similares a las humanas a las indicaciones de texto. Creado por OpenAI en el año 2020, ChatGPT se puede usar para una variedad de aplicaciones, incluidos chatbots, traducción de idiomas y generación de contenido. Si bien ChatGPT puede generar respuestas que suenan naturales y tiene una gran base de conocimientos, los usuarios deben ser conscientes del potencial de sesgo y contenido inapropiado.
La versión más grande de ChatGPT, GPT-3, tiene 175 mil millones de parámetros , lo que la convierte en uno de los modelos de lenguaje más grandes del mundo. Puedes obtener más información de esta herramienta, igresando al enlace a su sitio web.
Conclusión
Las herramientas de codificación impulsadas por Machine Learning e IA pueden ayudar a los desarrolladores a escribir código de manera más eficiente y reducir la cantidad de errores en tu software. Sin embargo, los usuarios deben ser conscientes del potencial de sesgo, contenido inapropiado y código inseguro o ineficiente. Al igual que con cualquier herramienta, es importante usar las herramientas de codificación impulsadas por Machine Learning e IA de manera responsable y complementarlas con buenas prácticas de codificación y revisión manual del código.
Nota(s)
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