Una guía definitiva para integrar AI y ML con aplicaciones .NET

Dec 10, 2023

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Durante más de dos décadas, numerosas empresas han preferido las aplicaciones .NET por su excepcional velocidad, estabilidad, seguridad y escalabilidad. Pero, ahora, mantener una posición en el mercado se está volviendo complejo y los requisitos de las partes interesadas también cambian con frecuencia. Y para mitigar las brechas en las operaciones y cumplir con los requisitos cambiantes, las organizaciones necesitan integrar AI y ML con sus aplicaciones punto NET. Además, buscan contratar desarrolladores de .NET que conozcan la integración de AI y ML con el marco de código abierto de Microsoft. Por lo tanto, aprender a incorporar capacidades de IA y ML en una aplicación .NET es la necesidad del momento. Y aquí obtendrá todo el conocimiento esencial al respecto. Entonces, comencemos.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático se están convirtiendo en pilares para las aplicaciones .NET de la nueva era por las siguientes razones:

Los mecanismos de Machine Learning e Inteligencia Artificial ayudan a automatizar tareas repetitivas y reducen/eliminan errores al ejecutarlas. Además, la aplicación basada en AI y ML ayuda a ahorrar dinero, ya que también pueden manejar otras máquinas y sistemas a través de una base de datos centralizada.

Por ejemplo, los departamentos de policía de tránsito están utilizando mecanismos de aprendizaje automático para detectar vehículos que violan las leyes. Dichos sistemas utilizan el reconocimiento de imágenes para identificar el tipo de vehículo y su número de registro y luego verifican los detalles del propietario. Como resultado, las multas se entregan en casa y el trabajo del departamento de policía se automatiza.

Con la integración de las bibliotecas AI y ML, las aplicaciones dot NET pueden analizar una gran cantidad de datos para detectar patrones. Principalmente, la detección de patrones se usa para predecir el comportamiento y las acciones de los usuarios en las tiendas de comercio electrónico.

Por ejemplo, cuando un usuario llega al sitio, los algoritmos de ML analizan su comportamiento y lo verifican con los datos disponibles. Como resultado, las empresas detectan si el cliente va a comprar un producto o no. Además, dichos datos también ayudan a actualizar las operaciones y el sitio para mejorar la retención de usuarios y las conversiones.

Numerosas organizaciones utilizan funciones de IA y ML en aplicaciones de seguridad internas basadas en .NET. En dicho software, el aprendizaje automático evalúa los datos de las amenazas de seguridad, el comportamiento de los atacantes y más. Y luego, AI toma todos los datos procesados ​​y automáticamente fortalece la seguridad.

Como resultado, se previenen el fraude con tarjetas de crédito, el phishing y el robo de identidad. A veces, incluso los ataques sofisticados como DoS, malware y DDoS también se mitigan a través de ML e AI.

Un algoritmo de aprendizaje automático lo mejora continuamente mediante el análisis profundo de diferentes conjuntos de datos. Le ayuda a predecir de manera más eficiente y adecuada. Por ejemplo, las aplicaciones de pronóstico del tiempo utilizan algoritmos ML para predecir el clima en un área específica en un mes definido. El resultado de tales aplicaciones es apropiado cuando el modelo ML evalúa la información meteorológica de los últimos 10 a 15 años y las condiciones climáticas actuales.

De manera similar, cada algoritmo de ML mejora a través del análisis de datos, lo que lleva a predicciones más perspicaces y mejores decisiones.

Los chatbots y asistentes con tecnología de inteligencia artificial ayudan a mejorar la interacción del usuario y las tasas de satisfacción. Y también ayuda a ahorrar dinero, ya que las empresas no tienen que invertir mucho en la contratación de ejecutivos de apoyo.

Los chatbots basados ​​en IA reconocen las consultas de los usuarios, las examinan y brindan una solución relevante a partir de las políticas definidas. E incluso si la consulta está fuera del alcance, utiliza otros recursos para obtener una respuesta relevante. Debido a esto, los clientes quedan satisfechos y aumenta el tráfico.

Además, cuando consulta con unempresa de desarrollo .NET, también le recomendará que integre un chatbot basado en IA.

Al habilitar las aplicaciones .NET con funciones de IA y ML, puede asombrar la experiencia del usuario. Puede detectar el comportamiento del usuario y personalizar la interfaz en consecuencia, aumentando los ingresos. Por ejemplo, si un usuario final está buscando un libro de ciencia ficción en su tienda, AI y ML colaborarán para brindarle recomendaciones.

Además, también puede habilitar la aplicación .NET para modificar temas, colores y fuentes en consecuencia. Como resultado, los usuarios conservarán y utilizarán más fuentes de aplicaciones y su base de usuarios se acelerará.

Las principales bibliotecas de .NET Framework y .NET Core AI y ML

Para integrar AI y ML en una aplicación .NET, debe crear y entrenar sus modelos. Y para desarrollar dichos modelos, debe conocer las bibliotecas y marcos de trabajo compatibles con .NET de primer nivel.

ML.NET ML.NET es un marco de código abierto que funciona explícitamente con aplicaciones .NET. Es un producto de Microsoft y se puede descargar gratuitamente desde el sitio oficial. Para integrar funciones de aprendizaje automático en una aplicación, ML.NET es la primera opción de los desarrolladores. Además, proporciona funcionalidades avanzadas, como:

Integración con Visual Studio para agilizar el desarrollo de aplicaciones. Compatibilidad multiplataforma. Permite usar PowerPoint Design Ideas, Windows Hello y Bing Ads. Extensión impecable con TensorFlow, Infer .NET y ONNX. Además, Microsoft Defender, Power BI y Outlook también confíe en ML.NET.

TensorFlow TensorFlow es una biblioteca líder de código abierto que integra el aprendizaje automático y la inteligencia artificial en una aplicación .NET. Le ofrece un modelo preentrenado, que puede ayudarlo a instalar y comenzar a usar el software directamente. También puede usarlo para crear y entrenar su propio modelo ML para fines específicos. Además, ya sea que use .NET Framework o .NET Core, funciona perfectamente con ambos. Además, funciona con todos los modelos de implementación importantes, incluidos los locales, los dispositivos, la nube y los navegadores. Y todos los modelos basados ​​en TensorFlow se ejecutan y actualizan en producción.

Acuerdo .NET Accord.NET también es un marco de aprendizaje automático de primer nivel para aplicaciones .NET. La mayoría de los desarrolladores de .NET lo prefieren a otros marcos debido a las capacidades integradas de procesamiento de imágenes y audio. Además, el marco completo también se crea con C#, lo que lo hace altamente compatible con .NET y todos sus componentes asociados. Además, proporciona muchas funcionalidades avanzadas, como:

CNTK (Kit de herramientas cognitivas) Microsoft Cognitive Toolkit es una biblioteca que ayuda a construir la red neuronal para entrenar constantemente los algoritmos de aprendizaje automático. Cuando contrata a desarrolladores de .NET, lo usan para avanzar en las funcionalidades de ML y hacer que las aplicaciones realicen análisis predictivos más tediosos. Además, puede usar CNTK como una API de bajo y alto nivel en la aplicación. Y los profesionales también lo consideran para construir componentes de redes neuronales y redes de calidad de producción. Debido a todas estas funcionalidades, funciona sin problemas con todas las aplicaciones de microservicios, basadas en la web y de la Tienda Windows.

PyTorch Después de la colaboración con Facebook, Microsoft introdujo la integración y el soporte para PyTorch, un marco de aprendizaje automático con arquitectura de código abierto. Como desarrollador de .NET, puede ayudarlo a implementar y entrenar rápidamente modelos basados ​​en ML.NET. Y optimiza eficientemente el procesamiento de datos, haciendo que las aplicaciones sean escalables y flexibles. Además, PyTorch también ofrece lo siguiente:

ONNX ONNS también es un marco con arquitectura de código abierto que ayuda a construir la interoperabilidad entre otros marcos de ML e IA. Además, Open Neural Network Exchange también se utiliza con fines de encapsulación de modelos de aprendizaje profundo. Y los desarrolladores de .NET pueden aprovechar las GPU para acelerar el funcionamiento de las aplicaciones, la velocidad de análisis y el rendimiento. Además, ONNX es más adecuado para crear aplicaciones de consola y predecir modelos con C#. Además, permite construir y entrenar modelos ML utilizando cualquier biblioteca y marco en cualquier idioma. Y luego convierta dichos modelos en un solo formato ONNX y utilícelo en diferentes aplicaciones .NET.

Dlib Dlib es un conjunto de herramientas para desarrolladores de .NET que ofrece varios algoritmos de aprendizaje automático para aplicaciones de .NET. A diferencia de otras bibliotecas y marcos, su documentación está muy bien escrita, lo que beneficia implementarla sin esfuerzo. Además, proporciona las siguientes características para seleccionar aplicaciones dot NET:

LuzGBM LightGBM significa marco de refuerzo de gradiente, que puede usar para aprovechar los árboles de decisión. También ofrece los siguientes beneficios para las aplicaciones .NET:

Para aprovechar las aplicaciones .NET con funcionalidades de IA y ML, debe seguir el siguiente procedimiento:

Paso 1:Descubrir y definir el caso de uso

Para comenzar con la implementación de AI y ML, en primer lugar, debe definir el propósito y la meta del proyecto. Le ofrecerá una visión clara del caso de uso apropiado de su aplicación .NET. Por ejemplo, sabrá si necesita ML o AI para implementar chatbots, asistentes virtuales, procesamiento de imágenes, toma de decisiones, automatización o cualquier otra cosa.

Paso 2:Reúna datos relevantes de múltiples fuentes

Un algoritmo de aprendizaje automático debe entrenarse antes de implementarlo en el mundo real. Por lo tanto, debe recopilar y organizar una amplia gama de conjuntos de datos para la aplicación ML. Además, verifique los hechos y toda otra información presente en los conjuntos de datos para verificar su relevancia, oportunidad y precisión.

Paso 3:Seleccione la biblioteca ML y AI

Seleccione el marco, el kit de herramientas o la biblioteca de aprendizaje automático y IA compatible con .NET según su caso de uso. ONNX, TensorFlow, ML.NET, PyTorch y CNTK son las principales bibliotecas/marcos que prefieren la mayoría de los desarrolladores de .NET. Aunque, antes de seleccionar cualquiera de ellos, asegúrese de tener recursos completos de hardware y software para evitar problemas.

Etapa 4:Desarrollar la aplicación y entrenar el modelo

Después de seleccionar la biblioteca o el marco, inicie el entrenamiento del modelo AI o ML. Durante el entrenamiento, proporcione enormes entradas a los modelos y almacene su salida. Además, examine los resultados y actualice los datos según sea necesario para recibir las predicciones esperadas. Además, desarrolle la aplicación .NET, pruébela en todos los dispositivos y asegúrese de que funcione según sea necesario.

Paso 5:Integre la aplicación .NET y el modelo ML/AI

Una vez que su modelo AI/ML complete su entrenamiento y reciba los resultados esperados, intégrelo en la aplicación .NET. A través de una API (interfaz de programación de aplicaciones) relevante, puede establecer sin esfuerzo la comunicación entre el modelo AI/ML y el software .NET. Además, pruebe la compatibilidad, el funcionamiento general y el rendimiento antes de implementarlo.

Paso 6:Supervise, actualice y capacite constantemente

Una vez que se implementa la aplicación .NET, supervise constantemente su estado, rendimiento y velocidad. Y si encuentra errores o lagunas, repárelos antes de explotarlos. Además, alimente frecuentemente su modelo con nuevos datos para mantenerlo actualizado y recibir mejores resultados.

AI y ML son conceptos de tecnología avanzada que solo una empresa experta en desarrollo de .NET puede implementar. Por lo tanto, debe centrarse en gran medida en el conjunto de habilidades, la pericia y la experiencia de la empresa en el dominio del desarrollo. Y antes de finalizar cualquiera de las empresas, verifique su cartera y entreviste a su equipo de desarrollo. Además,Positiwise Software Pvt Ltd es una empresa de servicios de desarrollo .NET de primer nivel. Ofrece una gama completa de servicios .NET, desde diseño y desarrollo hasta migración y mantenimiento. Además, se actualiza constantemente según las tendencias y configura los mejores modelos de IA y ML de su clase para aplicaciones comerciales, optimizando y automatizando operaciones.

Para integrar modelos de IA y ML con una aplicación .NET, debe comprender el caso de uso y las diferentes bibliotecas y marcos. TensorFlow, ML.NET, CNTK, Dlib, ONNX, LightGBM, Accord.NET y PyTorch son algunas de las bibliotecas más compatibles para aplicaciones .NET. Además, debe recopilar varios datos para entrenar los modelos. Una vez que los algoritmos de ML e IA proporcionen resultados relevantes, intégrelos con las aplicaciones .NET. Por último, supervise con frecuencia las aplicaciones, entrene modelos y brinde soporte.

La publicación Una guía definitiva para integrar IA y ML con aplicaciones .NET apareció por primera vez en POSITIWISE.

*** Este es un blog sindicado de Security Bloggers Network de POSITIWISE escrito por UI Designer. Lea la publicación original en: https://positiwise.com/blog/an-ultimate-guide-to-integrate-ai-and-ml-with-net-applications