Araka ny fahafantarana ara-tsaina dia mihodina ao amin'ny vokatra ampiasain'ny olona an-tapitrisany, ireo injeniera izay miorina amin'ny rafitra avo lenta sy azo ampiharina dia miorina eo amin'ny fifanakalozan-kevitra manan-danja. Akshatha Madapura Anantharamu dia nanorina ny asany mba hahatonga ny fanorenana ML sarotra azo jerena, azo itokisana ary mahomby - manome rafitra izay mahatakatra sy miankina amin'ny mpampiasa. Fanorenana ny Frontend ho an'ny sehatra ML Raha ny ankamaroan'ny injeniera dia mifanaraka amin'ny fifandraisana amin'ny ML toy ny fampisehoana statika, dia mifantoka amin'ny fahazoan-dalana adaptive i Akshatha. Ny rafitrao dia tsy mamaritra fotsiny - miovaova amin'ny zavatra ilain'ny mpampiasa, manome toe-javatra izay manatsara ny finoana amin'ny fanapahan-kevitra mifototra amin'ny AI. "Ny mpampiasa dia tsy tokony mino ny boaty mainty," hoy Akshatha. "Ny interface dia tokony hampiseho ny tanjona, manazava ny vokatra, ary mamaly ny tsy fahamarinana. Amin'ny alàlan'ny fampidirana rafitra miverimberina amin'ny fotoana tena izy sy ny endriky ny fampahafantarana, ny asany dia mamolavola ny fahafahana hahatratra ny fifandraisana amin'ny ML. Ankoatra ny mamitaka ny fahasamihafana, ny rafitrao dia mamela ny mpampiasa hifandray amin'ny fidirana amin'ny AI amin'ny toe-javatra manokana ary mitazona ny fahamarinan'ny rafitra sy ny fiarovana ara-tsiansa. Performance Engineering ho toy ny vokatra stratejika Amin'ny alàlan'ny fametrahana taratasy, ny fametrahana code-splitting, ary ny fametrahana alohan'ny famaritana, dia namoaka ny LCP (Largest Contentful Paint) amin'ny 30% izy ary nanatsara ny fandraisana anjara amin'ny mpampiasa amin'ny 15%. Ny fahaiza-manaony amin'ny fitaovana famolavolana famolavolana maoderina sy ny rafitra fitantanana ny fanjakana dia mampiseho ny fomba azo antoka ara-teknika amin'ny fanampiana mivantana amin'ny famolavolana AI - amin'ny alalan'ny fanomezana antoka fa ny modely sy ny fanambaran'ny zava-misy dia hita amin'ny fotoana tena izy, tsy misy fahatarana, fiantraikany amin'ny fampisehoana, na fahadisoana vokatry ny tsy azo antoka ny rafitra. Ny fiarovana sy ny fahatakarana ho toy ny fototry ny etika Araka ny hevitry ny Akshatha, ny azo itokisana sy ny fahazoan-dalana dia fototra ara-tsiansa amin'ny rafitra mifototra amin'ny AI. Efa nitarika hetsika azo havaozina izy izay nanolotra telemetry feno, fametrahana fivoriana azo aseho, ary tabilao fitondran-tena - mamela ny ekipan'ny injeniera hahatakatra tsy hoe inona no diso, fa ny antony. Ireo ezaka ireo dia nanamaivana ny Time To Resolution (MTTR) amin'ny 40% ary nanatsara be ny herim-pandeha amin'ny rafitra.Ankoatra izany, nanorina valin'ny valin'ny valiny izy ireo izay nahatonga ny rafitra AI ho tompon'andraikitra sy azo fanaraha-maso, dingana manan-danja amin'ny famoronana ny fahatokisan'ny mpampiasa amin'ny fanapahan-kevitry ny fanapahan-kevitra. Ny rafitra fanorenana sy ny rafitra fanorenana azo ampiasaina indray Ny fiantraikan'i Akshatha dia mihoatra noho ny endri-javatra tsirairay.Nandray anjara tamin'ny famolavolana rafitra component sy ny rafitra UI ampiasaina amin'ny ekipa maromaro, mamela ny endri-javatra ML hampiasaina amin'ny fomba mahomby sy tompon'andraikitra amin'ny habeny. Ity asa ity dia mampiseho ny finoany fa ny injeniera etika dia manomboka amin'ny fitaovana azo ampiasaina indray ary azo antoka - rafitra izay manohana ny fitazonana, ny mazava sy ny fahazavana amin'ny alalan'ny famolavolana. Hitarika ny fitomboana amin'ny alàlan'ny fanavaozana tompon'andraikitra Amin'ny alàlan'ny famolavolana ara-teknika miaraka amin'ny fitsipika etika momba ny famolavolana, dia nanampy ny vokatra hanatsarana haingana ny vokatra raha toa ka mitazona ny fahamarinana, ny vokatra ary ny fahafahana miditra. Ny fomba fijeriny dia ohatra amin'ny fanavaozana tompon'andraikitra - manentana ny teknolojia ho amin'ny ankapobeny amin'ny alalan'ny fanamafisana fa ny AI dia mbola azo esorina, mahatsikaiky ary mifanaraka amin'ny zavatra ilain'ny mpampiasa. Mentoring, Advocacy, ary ny fitondran-tena ara-toekarena Ankoatra ny asany ara-teknika, Akshatha dia mifantoka mafy amin'ny fitarihana sy ny fampielezan-kevitra ara-tsiansa momba ny AI. Izy no mitarika fampiofanana momba ny fanorenana azo ampiharina, ny fahafantarana, ary ny fomba fiasan'ny ML tompon'andraikitra - manampy ny ekipa handray rafitra izay manatsara ny fahazavana sy ny rariny. Amin'ny maha mpitsara, mpitsara hackathon, ary mpanohana ny vehivavy ao amin'ny teknolojia, dia manamafy fa ny fanorenana rafitra AI azo itokisana dia momba ny kolontsaina tahaka ny momba ny code: "Tsy mahazo ny fitokisan'ny mpampiasa fotsiny isika amin'ny alalan'ny fanavaozana, fa amin'ny alalan'ny tsipiriany, fahatsapana, ary ny fitokisana." Ny renivohiny dia Akshatha Madapura Anantharamu. Akshatha Madapura Anantharamu dia injeniera ML Frontend manan-danja miaraka amin'ny traikefa mihoatra ny valo taona amin'ny famoronana fampiharana amin'ny sehatra orinasa izay mampiaraka ny fahaiza-manao amin'ny mpampiasa. Ny asany dia ahitana teknolojia web maoderina, fanatsarana ny fahombiazana, ary ny fiarovana ny rafitra - mandrakariva amin'ny fikarohana ny fanatsarana ny fahaiza-manao AI sarotra sy azo itokisana. Manana ny Master in Software Engineering avy amin'ny San José State University sy ny Bachelor in Computer Science avy amin'ny Visvesvaraya Technological University. Fantatra amin'ny fiaraha-miombon'ny fahamarinana ara-teknika amin'ny fitondran-tena ara-toekarena, Akshatha dia manohy manentana ny hoavin'ny tranonkala malaza - rafitra izay manompo ny teknolojia amin'ny alàlan'ny mazava, ny fahombiazan'ny, ary ny fitokisana. Ity tantara ity dia navoakan'i Sanya Kapoor ao anatin'ny HackerNoon's Business Blogging Program. This story was distributed as a release by Sanya Kapoor under . HackerNoon’s Business Blogging Program HackerNoon ny Business Blogging fandaharana HackerNoon ny Business Blogging fandaharana
