Ein ultimativer Leitfaden zur Integration von KI und ML in .NET-Anwendungen

Dec 10, 2023

Startseite » Security Bloggers Network » Ein ultimativer Leitfaden zur Integration von KI und ML in .NET-Anwendungen

Seit über zwei Jahrzehnten bevorzugen zahlreiche Unternehmen .NET-Anwendungen aufgrund ihrer außergewöhnlichen Geschwindigkeit, Stabilität, Sicherheit und Skalierbarkeit. Doch mittlerweile wird es immer komplexer, sich am Markt zu behaupten, und auch die Anforderungen der Stakeholder ändern sich häufig. Und um die Lücken im Betrieb zu schließen und sich ändernde Anforderungen zu erfüllen, müssen Unternehmen KI und ML in ihre Dot-NET-Anwendungen integrieren. Darüber hinaus suchen sie nach .NET-Entwicklern, die sich mit der KI- und ML-Integration mit dem Open-Source-Framework von Microsoft auskennen. Daher ist das Erlernen der Einbettung von KI- und ML-Funktionen in eine .NET-Anwendung das Gebot der Stunde. Und hier erhalten Sie alle wesentlichen Kenntnisse dazu. Also, legen wir los.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden aus folgenden Gründen zu Säulen für .NET-Anwendungen des neuen Zeitalters:

Mechanismen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz helfen dabei, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und Fehler bei der Ausführung zu reduzieren/eliminieren. Darüber hinaus helfen KI- und ML-basierte Anwendungen, Geld zu sparen, da sie über eine zentrale Datenbank auch andere Maschinen und Systeme verwalten können.

Beispielsweise werden Mechanismen des maschinellen Lernens von Verkehrspolizeibehörden eingesetzt, um Fahrzeuge zu erkennen, die gegen Gesetze verstoßen. Solche Systeme nutzen die Bilderkennung, um den Fahrzeugtyp und sein Kennzeichen zu identifizieren und anschließend die Angaben zum Besitzer zu überprüfen. Dadurch werden Bußgelder zu Hause zugestellt und die Arbeit der Polizei wird automatisiert.

Durch die Integration von KI- und ML-Bibliotheken können dot NET-Anwendungen große Datenmengen analysieren, um Muster zu erkennen. Hauptsächlich wird die Mustererkennung verwendet, um das Verhalten und die Aktionen von Benutzern in E-Commerce-Shops vorherzusagen.

Wenn beispielsweise ein Benutzer die Website erreicht, analysieren ML-Algorithmen sein Verhalten und vergleichen es mit verfügbaren Daten. Dadurch erkennen Unternehmen, ob der Kunde ein Produkt kaufen wird oder nicht. Darüber hinaus helfen solche Daten auch bei der Aktualisierung der Abläufe und der Website, um die Benutzerbindung und die Konvertierungen zu verbessern.

Zahlreiche Organisationen nutzen KI- und ML-Funktionen in internen .NET-basierten Sicherheitsanwendungen. In solcher Software wertet maschinelles Lernen die Daten zu Sicherheitsbedrohungen, zum Verhalten von Angreifern und mehr aus. Und dann übernimmt die KI alle verarbeiteten Daten und erhöht automatisch die Sicherheit.

Dadurch werden Kreditkartenbetrug, Phishing und Identitätsdiebstahl verhindert. Manchmal werden auch raffinierte Angriffe wie DoS, Malware und DDoS durch ML und KI abgewehrt.

Ein maschineller Lernalgorithmus verbessert ihn kontinuierlich, indem er verschiedene Datensätze gründlich analysiert. Es hilft ihm, effizienter und angemessener Vorhersagen zu treffen. Beispielsweise nutzen Wettervorhersageanwendungen ML-Algorithmen, um das Wetter für ein bestimmtes Gebiet in einem bestimmten Monat vorherzusagen. Die Ausgabe für solche Anwendungen ist angemessen, wenn das ML-Modell Wetterinformationen der letzten 10 bis 15 Jahre und aktuelle klimatische Bedingungen bewertet.

Ebenso verbessert sich jeder ML-Algorithmus durch Datenanalyse, was zu aufschlussreicheren Vorhersagen und besseren Entscheidungen führt.

KI-gestützte Chatbots und Assistenten tragen dazu bei, die Benutzerinteraktion und die Zufriedenheitsraten zu verbessern. Und es trägt auch dazu bei, Geld zu sparen, da Unternehmen nicht viel in die Einstellung von Support-Führungskräften investieren müssen.

KI-basierte Chatbots erkennen Nutzeranfragen, prüfen diese und stellen aus den definierten Richtlinien eine relevante Lösung bereit. Und selbst wenn die Abfrage außerhalb des Gültigkeitsbereichs liegt, werden andere Ressourcen genutzt, um eine relevante Antwort zu erhalten. Dadurch werden die Kunden zufriedener und der Verkehr steigt.

Darüber hinaus, wenn Sie sich mit a.NET-Entwicklungsunternehmen, empfiehlt es Ihnen außerdem, einen KI-basierten Chatbot einzubetten.

Durch die Aktivierung von .NET-Anwendungen mit KI- und ML-Funktionen können Sie ein beeindruckendes Benutzererlebnis erzielen. Es kann das Benutzerverhalten erkennen und die Benutzeroberfläche entsprechend anpassen, was den Umsatz steigert. Wenn ein Endbenutzer beispielsweise in Ihrem Geschäft nach einem Science-Fiction-Buch sucht, arbeiten KI und ML zusammen, um Empfehlungen zu geben.

Darüber hinaus können Sie der .NET-Anwendung ermöglichen, Designs, Farben und Schriftarten entsprechend zu ändern. Dadurch behalten und nutzen Benutzer mehr Anwendungsquellen und Ihre Benutzerbasis vergrößert sich.

Die besten .NET Framework- und .NET Core AI- und ML-Bibliotheken

Um KI und ML in eine .NET-Anwendung zu integrieren, müssen Sie deren Modelle erstellen und trainieren. Und um solche Modelle zu entwickeln, sollten Sie die erstklassigen .NET-kompatiblen Bibliotheken und Frameworks kennen.

ML.NET ML.NET ist ein Open-Source-Framework, das explizit mit .NET-Anwendungen funktioniert. Es ist ein Produkt von Microsoft und kann kostenlos von der offiziellen Website heruntergeladen werden. Um maschinelle Lernfunktionen in eine Anwendung zu integrieren, ist ML.NET für Entwickler die erste Wahl. Darüber hinaus bietet es erweiterte Funktionalitäten, wie zum Beispiel:

Integration mit Visual Studio zur Optimierung der Anwendungsentwicklung. Plattformübergreifende Kompatibilität. Ermöglicht die Verwendung von PowerPoint Design Ideas, Windows Hello und Bing Ads. Flawless-Erweiterung mit TensorFlow, Infer .NET und ONNX. Darüber hinaus auch Microsoft Defender, Power BI und Outlook Vertrauen Sie ML.NET.

TensorFlow TensorFlow ist eine führende Open-Source-Bibliothek, die maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz in eine .NET-Anwendung einbettet. Es bietet Ihnen ein vorab trainiertes Modell, das Ihnen dabei helfen kann, die Software direkt zu installieren und zu verwenden. Sie können damit auch Ihr eigenes ML-Modell für bestimmte Zwecke erstellen und trainieren. Darüber hinaus funktioniert es nahtlos mit beiden, unabhängig davon, ob Sie .NET Framework oder .NET Core verwenden. Darüber hinaus funktioniert es mit allen wichtigen Bereitstellungsmodellen, einschließlich On-Premises, Geräten, Cloud und Browsern. Und alle TensorFlow-basierten Modelle werden in der Produktion ausgeführt und aktualisiert.

.NET-Vereinbarung Accord.NET ist auch ein erstklassiges Framework für maschinelles Lernen für .NET-Anwendungen. Die meisten .NET-Entwickler bevorzugen es aufgrund der integrierten Bild- und Audioverarbeitungsfunktionen gegenüber anderen Frameworks. Darüber hinaus ist das komplette Framework auch mit C# erstellt, wodurch es hochkompatibel mit .NET und allen zugehörigen Komponenten ist. Darüber hinaus bietet es viele erweiterte Funktionalitäten, wie zum Beispiel:

CNTK (Cognitive Toolkit) Microsoft Cognitive Toolkit ist eine Bibliothek, die beim Aufbau des neuronalen Netzwerks für das ständige Training der Algorithmen für maschinelles Lernen hilft. Wenn Sie .NET-Entwickler einstellen, nutzen diese diese, um die Funktionalitäten von ML zu erweitern und Anwendungen dazu zu bringen, aufwändigere prädiktive Analysen durchzuführen. Darüber hinaus können Sie CNTK als Low- und High-Level-API in der Anwendung verwenden. Und Profis ziehen es auch für den Aufbau neuronaler Netzwerkkomponenten und Netzwerke in Produktionsqualität in Betracht. Aufgrund all dieser Funktionalitäten funktioniert es reibungslos mit allen Microservices, webbasierten und Windows Store-Anwendungen.

PyTorch Nach der Zusammenarbeit mit Facebook führte Microsoft die Integration und Unterstützung für PyTorch ein, ein Framework für maschinelles Lernen mit Open-Source-Architektur. Als .NET-Entwickler kann es Ihnen dabei helfen, ML.NET-basierte Modelle schnell zu implementieren und zu trainieren. Und es optimiert effizient die Datenverarbeitung und macht Anwendungen skalierbar und flexibel. Darüber hinaus bietet PyTorch auch Folgendes:

ONNX ONNS ist auch ein Framework mit Open-Source-Architektur, das beim Aufbau der Interoperabilität zwischen anderen ML- und KI-Frameworks hilft. Darüber hinaus wird Open Neural Network Exchange auch für die Kapselung von Deep-Learning-Modellen verwendet. Und .NET-Entwickler können damit GPUs nutzen, um die Anwendungsfunktion, Analysegeschwindigkeit und Leistung zu beschleunigen. Darüber hinaus eignet sich ONNX am besten für die Erstellung von Konsolenanwendungen und die Vorhersage von Modellen mit C#. Darüber hinaus ermöglicht es das Erstellen und Trainieren von ML-Modellen mit jeder Bibliothek und jedem Framework in jeder Sprache. Anschließend konvertieren Sie solche Modelle in ein einziges ONNX-Format und nutzen es in verschiedenen .NET-Anwendungen.

Dlib Dlib ist ein Toolkit für .NET-Entwickler, das mehrere Algorithmen für maschinelles Lernen für .NET-Anwendungen bietet. Im Gegensatz zu anderen Bibliotheken und Frameworks ist die Dokumentation sehr gut geschrieben, was eine mühelose Implementierung ermöglicht. Darüber hinaus bietet es die folgenden Funktionen zum Kuratieren von Dot NET-Anwendungen:

LightGBM LightGBM steht für Gradient Boosting Framework, mit dem Sie Entscheidungsbäume nutzen können. Es bietet außerdem die folgenden Vorteile für .NET-Anwendungen:

Um .NET-Anwendungen mit KI- und ML-Funktionen zu nutzen, müssen Sie das folgende Verfahren befolgen:

Schritt 1:Entdecken und definieren Sie den Anwendungsfall

Um mit der KI- und ML-Implementierung zu beginnen, sollten Sie zunächst den Zweck und das Ziel des Projekts definieren. Es bietet Ihnen einen klaren Einblick in den geeigneten Anwendungsfall Ihrer .NET-Anwendung. Sie wissen beispielsweise, ob Sie ML oder KI für die Implementierung von Chatbots, virtuellen Assistenten, Bildverarbeitung, Entscheidungsfindung, Automatisierung oder etwas anderem benötigen.

Schritt 2:Sammeln Sie relevante Daten aus mehreren Quellen

Ein Algorithmus für maschinelles Lernen muss trainiert werden, bevor Sie ihn in der realen Welt einsetzen. Sie müssen also eine Vielzahl von Datensätzen für die ML-Anwendung sammeln und organisieren. Überprüfen Sie außerdem die Fakten und alle anderen in den Datensätzen enthaltenen Informationen auf Relevanz, Aktualität und Genauigkeit.

Schritt 3:Wählen Sie die ML- und AI-Bibliothek aus

Wählen Sie entsprechend Ihrem Anwendungsfall das entsprechende .NET-kompatible ML- und AI-Framework, Toolkit oder die entsprechende Bibliothek aus. ONNX, TensorFlow, ML.NET, PyTorch und CNTK sind die Top-Bibliotheken/Frameworks, die die meisten .NET-Entwickler bevorzugen. Bevor Sie jedoch eine davon auswählen, stellen Sie sicher, dass Sie über vollständige Hardware- und Softwareressourcen verfügen, um Problemen vorzubeugen.

Schritt 4:Entwickeln Sie die Anwendung und trainieren Sie das Modell

Nachdem Sie die Bibliothek oder das Framework ausgewählt haben, beginnen Sie mit dem Training des KI- oder ML-Modells. Geben Sie den Modellen während des Trainings enorme Eingaben und speichern Sie deren Ausgabe. Untersuchen Sie außerdem die Ergebnisse und aktualisieren Sie die Daten nach Bedarf, um die erwarteten Vorhersagen zu erhalten. Entwickeln Sie außerdem die .NET-Anwendung, testen Sie sie geräteübergreifend und stellen Sie sicher, dass sie wie erforderlich funktioniert.

Schritt 5:Integrieren Sie die .NET-Anwendung und das ML/AI-Modell

Sobald Ihr KI/ML-Modell das Training abgeschlossen hat und Sie die erwarteten Ergebnisse erhalten, integrieren Sie es in die .NET-Anwendung. Über eine relevante API (Application Programming Interface) können Sie mühelos eine Kommunikation zwischen dem AI/ML-Modell und der .NET-Software herstellen. Testen Sie außerdem die Kompatibilität, die Gesamtfunktion und die Leistung, bevor Sie sie bereitstellen.

Schritt 6:Ständige Überwachung, Aktualisierung und Schulung

Sobald die .NET-Anwendung bereitgestellt ist, überwachen Sie ständig deren Zustand, Leistung und Geschwindigkeit. Und wenn Sie Fehler oder Lücken finden, beheben Sie diese, bevor Sie sie ausnutzen. Füttern Sie Ihr Modell außerdem regelmäßig mit neuen Daten, um es auf dem neuesten Stand zu halten und bessere Ergebnisse zu erhalten.

KI und ML sind fortschrittliche Technologiekonzepte, die nur ein erfahrenes .NET-Entwicklungsunternehmen implementieren kann. Daher müssen Sie sich stark auf die Fähigkeiten, das Fachwissen und die Erfahrung des Unternehmens im Entwicklungsbereich konzentrieren. Und bevor Sie sich für eines der Unternehmen entscheiden, überprüfen Sie dessen Portfolio und führen Sie ein Gespräch mit dem Entwicklungsteam. Darüber hinausPositiwise Software Pvt Ltd ist ein erstklassiges Unternehmen für .NET-Entwicklungsdienstleistungen. Es bietet eine umfassende Palette an .NET-Diensten, von Design und Entwicklung bis hin zu Migration und Wartung. Darüber hinaus aktualisiert es sich ständig entsprechend den Trends und konfiguriert die besten KI- und ML-Modelle seiner Klasse für Geschäftsanwendungen, wodurch Abläufe optimiert und automatisiert werden.

Um KI- und ML-Modelle in eine .NET-Anwendung zu integrieren, müssen Sie den Anwendungsfall und die verschiedenen Bibliotheken und Frameworks verstehen. TensorFlow, ML.NET, CNTK, Dlib, ONNX, LightGBM, Accord.NET und PyTorch sind einige der am besten kompatiblen Bibliotheken für .NET-Apps. Darüber hinaus müssen Sie verschiedene Daten sammeln, um die Modelle zu trainieren. Sobald ML- und KI-Algorithmen relevante Ergebnisse liefern, integrieren Sie sie in die .NET-Anwendungen. Überwachen Sie schließlich regelmäßig Apps, trainieren Sie Modelle und leisten Sie Support.

Der Beitrag „Ein ultimativer Leitfaden zur Integration von KI und ML mit .NET-Anwendungen“ erschien zuerst auf POSITIWISE.

*** Dies ist ein vom Security Bloggers Network syndizierter Blog von POSITIWISE, verfasst von UI Designer. Lesen Sie den Originalbeitrag unter: https://positiwise.com/blog/an-ultimate-guide-to-integrate-ai-and-ml-with-net-applications