Un guide ultime pour intégrer l'IA et le ML aux applications .NET

Dec 10, 2023

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Depuis plus de deux décennies, de nombreuses entreprises ont préféré les applications .NET pour leur vitesse, leur stabilité, leur sécurité et leur évolutivité exceptionnelles. Mais, maintenant, maintenir une position sur le marché devient complexe, et les exigences des parties prenantes changent également fréquemment. Et pour atténuer les lacunes dans les opérations et répondre aux exigences changeantes, les organisations doivent intégrer l'IA et le ML à leurs applications dot NET. En outre, elles cherchent à embaucher des développeurs .NET qui connaissent l'intégration de l'IA et du ML avec le framework open source de Microsoft. Par conséquent, apprendre à intégrer des fonctionnalités d'IA et de ML dans une application .NET est le besoin de l'heure. Et ici, vous acquerrez toutes les connaissances essentielles à ce sujet. Alors, commençons.

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique deviennent des piliers pour les applications .NET new-age pour les raisons suivantes :

Les mécanismes d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle aident à automatiser les tâches répétitives et à réduire/éliminer les erreurs lors de leur exécution. De plus, les applications basées sur l'IA et le ML permettent d'économiser de l'argent, car elles peuvent également gérer d'autres machines et systèmes via une base de données centralisée.

Par exemple, les mécanismes d'apprentissage automatique sont utilisés par les services de police de la circulation pour détecter les véhicules qui enfreignent les lois. Ces systèmes utilisent la reconnaissance d'image pour identifier le type de véhicule et son numéro d'immatriculation, puis vérifier les détails du propriétaire. En conséquence, les amendes sont délivrées à domicile et le travail du service de police est automatisé.

Avec l'intégration des bibliothèques AI et ML, les applications dot NET peuvent analyser de lourdes charges de données pour détecter des modèles. Principalement, la détection de modèles est utilisée pour prédire le comportement et les actions des utilisateurs sur les magasins de commerce électronique.

Par exemple, lorsqu'un utilisateur accède au site, les algorithmes ML analysent son comportement et le vérifient avec les données disponibles. En conséquence, les entreprises détectent si le client va acheter un produit ou non. De plus, ces données aident également à mettre à jour les opérations et le site pour améliorer la rétention des utilisateurs et les conversions.

De nombreuses organisations utilisent des fonctionnalités d'IA et de ML dans des applications de sécurité internes basées sur .NET. Dans de tels logiciels, l'apprentissage automatique évalue les données des menaces de sécurité, le comportement des attaquants, etc. Et puis, l'IA prend toutes les données traitées et renforce automatiquement la sécurité.

En conséquence, la fraude par carte de crédit, le phishing et les vols d'identité sont évités. Parfois, même les attaques sophistiquées telles que les DoS, les logiciels malveillants et les DDoS sont également atténuées par le ML et l'IA.

Un algorithme d'apprentissage automatique l'améliore en permanence en analysant en profondeur différents ensembles de données. Cela l'aide à prédire plus efficacement et de manière plus appropriée. Par exemple, les applications de prévision météorologique utilisent des algorithmes ML pour prédire la météo sur une zone spécifique au cours d'un mois défini. La sortie de ces applications est appropriée lorsque le modèle ML évalue les informations météorologiques des 10 à 15 dernières années et les conditions climatiques actuelles.

De même, chaque algorithme ML s'améliore grâce à l'analyse des données, ce qui conduit à des prédictions plus perspicaces et à de meilleures décisions.

Les chatbots et assistants alimentés par l'IA aident à améliorer l'interaction des utilisateurs et les taux de satisfaction. Et cela aide également à économiser de l'argent, car les entreprises n'ont pas à investir massivement dans l'embauche de cadres de soutien.

Les chatbots basés sur l'IA reconnaissent les requêtes des utilisateurs, les examinent et fournissent une solution pertinente à partir des politiques définies. Et même si la requête est hors de portée, elle utilise d'autres ressources pour obtenir une réponse pertinente. Grâce à cela, les clients sont satisfaits et le trafic augmente.

De plus, lorsque vous consultez unSociété de développement .NET, il vous recommandera également d'intégrer un chatbot basé sur l'IA.

En activant les applications .NET avec des fonctionnalités d'IA et de ML, vous pouvez surprendre une expérience utilisateur. Il peut détecter le comportement des utilisateurs et personnaliser l'interface en conséquence, augmentant ainsi les revenus. Par exemple, si un utilisateur final recherche un livre de science-fiction dans votre magasin, AI et ML collaboreront pour fournir des recommandations.

En outre, vous pouvez également activer l'application .NET pour modifier les thèmes, les couleurs et les polices en conséquence. En conséquence, les utilisateurs conserveront et utiliseront davantage de sources d'applications, et votre base d'utilisateurs s'accélérera.

Les meilleures bibliothèques .NET Framework et .NET Core AI et ML

Pour intégrer l'IA et le ML dans une application .NET, vous devez créer et former leurs modèles. Et pour développer de tels modèles, vous devez connaître les bibliothèques et les frameworks compatibles .NET de premier ordre.

ML.NET ML.NET est un framework open source qui fonctionne explicitement avec les applications .NET. C'est un produit de Microsoft et peut être téléchargé gratuitement depuis le site officiel. Pour intégrer des fonctionnalités d'apprentissage automatique dans une application, ML.NET est le premier choix des développeurs. De plus, il fournit des fonctionnalités avancées, telles que :

Intégration avec Visual Studio pour rationaliser le développement d'applications. Compatibilité multiplateforme. Permet d'utiliser PowerPoint Design Ideas, Windows Hello et Bing Ads. Extension sans faille avec TensorFlow, Infer .NET et ONNX. De plus, Microsoft Defender, Power BI et Outlook font également confiance à ML.NET.

TensorFlow TensorFlow est une bibliothèque open source de premier plan qui intègre l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle dans une application .NET. Il vous propose un modèle pré-formé, qui peut vous aider à installer et à commencer à utiliser directement le logiciel. Vous pouvez également l'utiliser pour créer et former votre propre modèle ML à des fins spécifiques. De plus, que vous utilisiez le framework .NET ou .NET Core, il fonctionne de manière transparente avec les deux. De plus, il fonctionne avec tous les modèles de déploiement importants, y compris sur site, les appareils, le cloud et les navigateurs. Et tous les modèles basés sur TensorFlow s'exécutent et se mettent à jour en production.

Accord .NET Accord.NET est également un cadre d'apprentissage automatique de premier ordre pour les applications .NET. La plupart des développeurs .NET le préfèrent aux autres frameworks en raison des capacités de traitement d'image et audio intégrées. De plus, le framework complet est également construit à l'aide de C #, ce qui le rend hautement compatible avec .NET et tous ses composants associés. De plus, il fournit de nombreuses fonctionnalités avancées, telles que :

CNTK (boîte à outils cognitive) Microsoft Cognitive Toolkit est une bibliothèque qui aide à construire le réseau neuronal pour former en permanence les algorithmes d'apprentissage automatique. Lorsque vous embauchez des développeurs .NET, ils l'utilisent pour faire progresser les fonctionnalités de ML et faire en sorte que les applications effectuent une analyse prédictive plus fastidieuse. De plus, vous pouvez utiliser CNTK comme API de bas et de haut niveau dans l'application. Et les professionnels le considèrent également pour la construction de composants de réseau neuronal et de réseaux de qualité de production. En raison de toutes ces fonctionnalités, il fonctionne sans problème avec toutes les applications de microservices, basées sur le Web et Windows Store.

TorchePy Après avoir collaboré avec Facebook, Microsoft a introduit l'intégration et la prise en charge de PyTorch, un cadre d'apprentissage automatique avec une architecture open source. En tant que développeur .NET, il peut vous aider à implémenter et former rapidement des modèles basés sur ML.NET. Et il optimise efficacement le traitement des données, rendant les applications évolutives et flexibles. En outre, PyTorch propose également les éléments suivants :

ONNX ONNS est également un cadre avec une architecture open source qui aide à établir l'interopérabilité entre d'autres cadres ML et AI. De plus, Open Neural Network Exchange est également utilisé à des fins d'encapsulation de modèles d'apprentissage en profondeur. Et les développeurs .NET peuvent tirer parti des GPU pour accélérer le fonctionnement, la vitesse d'analyse et les performances des applications. De plus, ONNX est le mieux adapté à la création d'applications console et à la prédiction de modèles avec C#. En outre, il permet de créer et de former des modèles ML à l'aide de n'importe quelle bibliothèque et infrastructure dans n'importe quelle langue. Ensuite, convertissez ces modèles en un seul format ONNX et utilisez-le dans différentes applications .NET.

Dlib Dlib est une boîte à outils pour les développeurs .NET qui propose plusieurs algorithmes d'apprentissage automatique pour les applications .NET. Contrairement à d'autres bibliothèques et frameworks, sa documentation est très bien écrite, ce qui profite à son implémentation sans effort. En outre, il fournit les fonctionnalités suivantes pour gérer les applications dot NET :

LightGBM LightGBM est l'abréviation de gradient boosting framework, que vous pouvez utiliser pour tirer parti des arbres de décision. Il offre également les avantages suivants pour les applications .NET :

Pour tirer parti des applications .NET avec des fonctionnalités d'IA et de ML, vous devez suivre la procédure ci-dessous :

Étape 1:Découvrir et définir le cas d'utilisation

Pour commencer avec la mise en œuvre de l'IA et du ML, vous devez d'abord définir le but et l'objectif du projet. Il vous offrira un aperçu clair du cas d'utilisation approprié de votre application .NET. Par exemple, vous saurez si vous avez besoin de ML ou d'IA pour mettre en œuvre des chatbots, des assistants virtuels, le traitement d'images, la prise de décision, l'automatisation ou toute autre chose.

Étape 2:Recueillir des données pertinentes à partir de plusieurs sources

Un algorithme d'apprentissage automatique doit être formé avant de le déployer dans le monde réel. Vous devez donc collecter et organiser un large éventail d'ensembles de données pour l'application ML. En outre, vérifiez la pertinence, l'actualité et l'exactitude des faits et de toutes les autres informations présentes dans les ensembles de données.

Étape 3:Sélectionnez la bibliothèque ML et AI

Sélectionnez le framework, le kit d'outils ou la bibliothèque ML et AI compatible .NET approprié en fonction de votre cas d'utilisation. ONNX, TensorFlow, ML.NET, PyTorch et CNTK sont les principales bibliothèques/frameworks que la plupart des développeurs .NET préfèrent. Cependant, avant de sélectionner l'un d'entre eux, assurez-vous de disposer de ressources matérielles et logicielles complètes pour éviter les problèmes.

Étape 4:Développer l'application et former le modèle

Après avoir sélectionné la bibliothèque ou le framework, démarrez la formation du modèle AI ou ML. Pendant la formation, fournissez d'énormes entrées aux modèles et stockez leur sortie. De plus, examinez les résultats et mettez à jour les données selon les besoins pour recevoir les prédictions attendues. De plus, développez l'application .NET, testez-la sur tous les appareils et assurez-vous de son fonctionnement selon les besoins.

Étape 5 :Intégrer l'application .NET et le modèle ML/AI

Une fois que votre modèle AI/ML a terminé sa formation et que vous recevez les sorties attendues, intégrez-le dans l'application .NET. Grâce à une API (Application Programming Interface) pertinente, vous pouvez facilement établir une communication entre le modèle AI/ML et le logiciel .NET. De plus, testez la compatibilité, le fonctionnement global et les performances avant de le déployer.

Étape 6 :Surveiller, mettre à jour et former en permanence

Une fois l'application .NET déployée, surveillez en permanence sa santé, ses performances et sa vitesse. Et si vous trouvez des bogues ou des failles, corrigez-les avant de les exploiter. En outre, alimentez fréquemment votre modèle avec de nouvelles données pour le maintenir à jour et recevoir de meilleurs résultats.

L'IA et le ML sont des concepts technologiques avancés que seule une société de développement .NET experte peut mettre en œuvre. Vous devez donc vous concentrer sur les compétences, l'expertise et l'expérience de l'entreprise dans le domaine du développement. Et avant de finaliser l'une des entreprises, vérifiez leur portefeuille et interviewez leur équipe de développement. De plus,Positiwise Software Pvt Ltd est une société de services de développement .NET de premier ordre. Elle offre une gamme complète de services .NET, de la conception et du développement à la migration et à la maintenance. De plus, il se met à jour en permanence selon les tendances et configure les meilleurs modèles d'IA et de ML pour les applications métier, optimisant et automatisant les opérations.

Pour intégrer des modèles d'IA et de ML à une application .NET, vous devez comprendre le cas d'utilisation et les différentes bibliothèques et frameworks. TensorFlow, ML.NET, CNTK, Dlib, ONNX, LightGBM, Accord.NET et PyTorch sont parmi les bibliothèques les plus compatibles pour les applications .NET. De plus, vous devez collecter diverses données pour former les modèles. Une fois que les algorithmes ML et AI donnent des résultats pertinents, intégrez-les aux applications .NET. Enfin, surveillez fréquemment les applications, formez des modèles et fournissez une assistance.

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*** Il s'agit d'un blog syndiqué du Security Bloggers Network de POSITIWISE rédigé par UI Designer. Lisez le message original sur : https://positiwise.com/blog/an-ultimate-guide-to-integrate-ai-and-ml-with-net-applications