件、系統(tǒng)和數(shù)據(jù)源集成的靈活性。它使他們能夠明智地使用數(shù)據(jù)并充分利用收集到的數(shù)據(jù)和信息。此外，它還提供了一組強(qiáng)大的工具和資源，這些工具和資源在構(gòu)建、維護(hù)和保護(hù)可靠的業(yè)務(wù)應(yīng)用程序方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。對(duì)于有興趣投資于高效 IT 生態(tài)系統(tǒng)的企業(yè)而言，.NET 是一個(gè)物有所值的資產(chǎn)。

在 .NET 應(yīng)用程序中實(shí)施 AI 和 ML 的原因

企業(yè)必須從業(yè)務(wù)能力、績(jī)效和生產(chǎn)力的角度來看待人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)。通過將AI 和 ML 與 .NET應(yīng)用相結(jié)合，公司可以自動(dòng)化和優(yōu)化工作流程、個(gè)性化體驗(yàn)并獲得對(duì)其數(shù)據(jù)的新見解，所有這些都有助于提高生產(chǎn)力和效率。

以下是您必須在 .NET 應(yīng)用程序中集成 AI 和 ML 的一些原因，

過程自動(dòng)化

通過將 AI 和 ML 集成到 .NET 應(yīng)用程序中，您有機(jī)會(huì)無縫自動(dòng)化通常重復(fù)、容易出錯(cuò)且耗時(shí)的數(shù)字和物理任務(wù)。它使您的員工可以專注于其他關(guān)鍵任務(wù)并提高工作效率。

例如——將客戶數(shù)據(jù)從單個(gè)系統(tǒng)傳輸?shù)街醒敕?wù)器。

預(yù)測(cè)分析

使用 AI 算法和 ML 模型，.NET 應(yīng)用程序可以檢測(cè)大量數(shù)據(jù)中的微妙模式并解釋它們的含義。將 AI 和 ML 與 .NET 應(yīng)用程序集成可幫助企業(yè)預(yù)測(cè)客戶或用戶可能采取的行動(dòng)。預(yù)測(cè)性洞察使公司能夠做出明智的決策，并為即將發(fā)生的好事或壞事做好準(zhǔn)備。

例如 - 預(yù)測(cè)客戶是否會(huì)購(gòu)買特定產(chǎn)品。

個(gè)性化

將 AI 和 ML 與 .NET 應(yīng)用程序相結(jié)合，使公司能夠個(gè)性化用戶旅程。它使 .NET Web 應(yīng)用程序能夠跟蹤有關(guān)用戶和您的業(yè)務(wù)需求的信息。它可以包括人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、興趣、品味、以前的歷史、個(gè)人詳細(xì)信息等等。

例如——向用戶展示個(gè)性化內(nèi)容，確保向第二次訪問網(wǎng)站的用戶呈現(xiàn)正確或符合個(gè)人興趣的范圍。

高級(jí)分析

帶有 .NET 應(yīng)用程序的 AI 和 ML 可以實(shí)時(shí)處理大量復(fù)雜的數(shù)據(jù)集以生成精確的響應(yīng)。高級(jí)分析通過提供特定的見解和建議，使企業(yè)能夠做出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策。

例如，情緒分析是單向的，高級(jí)分析用于分析客戶反饋并深入了解他們的滿意度、偏好和意見。

如何將 AI 和 ML 集成到 .NET 應(yīng)用程序中？

作為開源框架，.NET 和 .NET Core 為開發(fā)人員提供了在開發(fā)環(huán)境中保持模塊化以簡(jiǎn)化代碼的靈活性。此外，它還可以方便地引入增強(qiáng)應(yīng)用程序開發(fā)生態(tài)系統(tǒng)所需的框架庫和相關(guān)組件。

最棒的是——Microsoft 發(fā)布了 .NET，其中預(yù)裝了開發(fā)人員開發(fā)卓越智能應(yīng)用程序所需的功能。此外，微軟還發(fā)布了適用于設(shè)備端和云環(huán)境的 AI 和 ML 功能。它允許開發(fā)人員將這些預(yù)構(gòu)建模型與 Core ML 一起使用，或使用與 .NET 框架兼容的 AI 和 ML 庫構(gòu)建他們的模型。

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與 .NET 兼容的 AI 和 ML 庫和框架

有幾個(gè)與 .NET 兼容的 AI 和 ML 庫和框架，但選擇哪一個(gè)完全取決于您的項(xiàng)目要求，例如您打算創(chuàng)建的 ML 模型或您想要在 .NET 應(yīng)用程序中引入的 AI 功能。

您可以用來將 AI 注入 .NET 應(yīng)用程序的一些領(lǐng)先的 AI 和 ML 庫和框架是，

張量流

它是谷歌推出的用于開發(fā) ML 模型的充滿活力且流行的 ML 框架。要在 .NET 應(yīng)用程序中注入 ML，您可以獲得 TensorFlow.NET 0r TF.NET 標(biāo)準(zhǔn)綁定功能。它允許在 C# 中實(shí)現(xiàn)整個(gè) TensorFlow API，從而更容易在 .NET 框架中構(gòu)建、部署和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型。TensorFlow.NET 最近發(fā)布了一個(gè)高級(jí)接口和一個(gè)獨(dú)立的包 TensorFlow.Keras。

CNTK（認(rèn)知工具包）

CNTK，即認(rèn)知工具包，是微軟開發(fā)的用于描述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)一深度學(xué)習(xí)工具包。.NET 開發(fā)人員可以輕松訪問和組合模型類型，例如前饋 DNS、卷積網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)網(wǎng)絡(luò)。由于在開源許可下可用，您可以使用它通過商業(yè)級(jí)分布式深度學(xué)習(xí)來增強(qiáng)您的 .NET 應(yīng)用程序。

雅閣.NET

它是一個(gè)用 C# 編寫的 .NET 機(jī)器學(xué)習(xí)框架，可提供無數(shù)的音頻和圖像處理庫。開發(fā)人員使用它在 .NET 應(yīng)用程序中注入 AI、生產(chǎn)級(jí)計(jì)算機(jī)視覺、計(jì)算機(jī)試聽、信號(hào)處理和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。最近，它已與 AForge.NET 項(xiàng)目合并，為學(xué)習(xí)和訓(xùn)練 ML 模型提供統(tǒng)一的 API。

火炬

PyTorch 是一種開源深度學(xué)習(xí)框架，具有足夠的靈活性和可擴(kuò)展性以進(jìn)行研究。它為希望在 .NET 應(yīng)用程序中集成 AI 和 ML 的 .NET 開發(fā)人員提供穩(wěn)定性和支持。它提供的 Python 包用于集成張量計(jì)算等高級(jí)功能，而 NumPy 使其成為開發(fā)新的真正動(dòng)態(tài) ML 算法的有利選擇。

光GBM

它是 Microsoft 的 DMTK 項(xiàng)目的一部分，DMTK 項(xiàng)目是一個(gè)開源且高性能的梯度提升 (GBDT) 框架。您可以使用這個(gè)尖端框架為您的 .NET 應(yīng)用程序提供決策樹算法，這些算法可用于分類、排名和許多其他 ML 模型開發(fā)和部署。開發(fā)人員利用 LightGBM 來啟用分類和回歸功能以及簡(jiǎn)單的深度學(xué)習(xí)模型。

圖書館

Dlib 是另一個(gè)開源許可的現(xiàn)代 C++ 工具包，其中包含開發(fā)復(fù)雜 C++ 軟件以應(yīng)對(duì)許多業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)所需的多種 ML 算法和工具。它通常用于在 .NET 應(yīng)用程序中集成機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺功能，提供各種圖像處理和面部識(shí)別算法。

ONNX

ONNX（開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換）是一種開源、跨平臺(tái)的 ML 框架格式，其開發(fā)的愿景是代表重要的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。開發(fā)人員已使用 ONNX 框架將機(jī)器學(xué)習(xí)模型集成到移動(dòng) .NET 應(yīng)用程序中。在 ML.NET 的幫助下，您可以使用它在 C# .NET Core 控制臺(tái)應(yīng)用程序中制作預(yù)測(cè)模型。

機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)

ML.NET 是一個(gè) ML 庫，廣泛用于利用 C# 和 F# 創(chuàng)建自定義 ML 模型，而無需離開 .NET 生態(tài)系統(tǒng)。通過提供 AutoML 和高效工具，您可以快速構(gòu)建、訓(xùn)練和部署高級(jí)自定義 ML 模型。此外，您還可以利用 infer.NET、TensorFlow 和 ONNX 等其他 ML 庫來集成更多 ML 場(chǎng)景。借助 ML.NET，您可以整合 AI 和 ML 功能，例如情緒分析、產(chǎn)品推薦、價(jià)格預(yù)測(cè)、客戶細(xì)分、對(duì)象檢測(cè)、欺詐檢測(cè)和類似的 ML 模型。

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使用 .NET 應(yīng)用程序的 AI 和 ML 的前五個(gè)用例

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)每個(gè)企業(yè)和行業(yè)都有重大影響，無論它們的用途如何。您可以將其融入企業(yè)應(yīng)用程序、網(wǎng)站、在線商店或 .NET 應(yīng)用程序。

根據(jù)麥肯錫最近的一項(xiàng)調(diào)查，與 2017 年相比，到 2022 年全球 AI 的采用率將高出 2.5 倍。此外，在過去五年中，組織對(duì)在其組織中嵌入不同的 AI 和 ML 功能表現(xiàn)出極大的興趣。然而，AI 和 ML 驅(qū)動(dòng)的 .NET 應(yīng)用程序的最流行用例保持相對(duì)穩(wěn)定。

預(yù)測(cè)性維護(hù)

多個(gè)行業(yè)已成功將 AI 和 ML 集成到 .NET 應(yīng)用程序中，并將它們用于預(yù)測(cè)性維護(hù)。它收集數(shù)據(jù)，ML 模型分析數(shù)據(jù)集并預(yù)測(cè)未來事件的失敗。它會(huì)產(chǎn)生洞察力，以做出反應(yīng)性決策或設(shè)置在問題發(fā)生時(shí)糾正問題的流程。

示例： Amazon 正在使用 .NET 應(yīng)用程序?yàn)槠淞闶酆碗娮由虅?wù)門戶網(wǎng)站（如 amazon.com 和 Amazon Web Services）開發(fā)和部署預(yù)測(cè)分析模型。

客戶服務(wù)

具有 AI 和 ML 功能的 .NET 應(yīng)用程序以多種方式增強(qiáng)客戶服務(wù)體驗(yàn)。它有助于實(shí)時(shí)跟蹤客戶對(duì)話。.NET 應(yīng)用程序根據(jù) KPI（例如語言、心理特征和語音模式）使用 AI 來監(jiān)控客戶服務(wù)代理，以提供反饋并預(yù)測(cè)未來的客戶需求。

示例：美國(guó)銀行使用基于 NET 的應(yīng)用程序來支持客戶服務(wù)操作。此外，美國(guó)銀行使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來提供個(gè)性化支持并自動(dòng)執(zhí)行重復(fù)性任務(wù)。

欺詐識(shí)別

近年來，醫(yī)療保健、銀行、保險(xiǎn)、金融和 IT 行業(yè)報(bào)告的欺詐案件不斷增加。許多在日常活動(dòng)中使用 .NET 應(yīng)用程序的組織都使用由 ML 提供支持的欺詐檢測(cè)算法提高了效率和生產(chǎn)力。這些欺詐檢測(cè)技術(shù)用于識(shí)別電子郵件網(wǎng)絡(luò)釣魚、身份盜竊、信用卡盜竊、文件偽造、虛假應(yīng)用程序等。

示例：美國(guó)運(yùn)通使用 .NET 應(yīng)用程序作為其核心技術(shù)，利用融合的高級(jí)數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)實(shí)時(shí)檢測(cè)和預(yù)防欺詐。

圖像和視頻處理

利用先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)和不斷發(fā)展的 CNN 模型，許多組織已經(jīng)增強(qiáng)了 .NET 應(yīng)用程序處理圖像和視頻的功能和能力。AI 和 ML 與 .NET 應(yīng)用程序一起用于圖像增強(qiáng)、恢復(fù)、分割、壓縮、圖像檢測(cè)、操作、生成和圖像到圖像的轉(zhuǎn)換。

示例： OpenAI 在其 .NET 應(yīng)用程序中使用 AI 和 ML 進(jìn)行圖像和視頻處理，例如在其用于圖像和視頻分析的 GPT-3 模型中。

自然語言處理 (NLP)

在 .NET 應(yīng)用程序中集成 AI 和 ML 使他們能夠像人類一樣理解口語和文本。通過將基于計(jì)算語言規(guī)則的人類語言建模與統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合，.NET 應(yīng)用程序以文本或語音數(shù)據(jù)的形式處理人類語言。

示例： Google 使用 .NET 應(yīng)用程序進(jìn)行自然語言處理，類似于它在其 Cloud Natural Language API 中用于文本分析和情感分析的內(nèi)容。

底線

（言鼎科技）