将 AI 和 ML 与 .NET 应用程序集成的指南

件、系统和数据源集成的灵活性。它使他们能够明智地使用数据并充分利用收集到的数据和信息。此外，它还提供了一组强大的工具和资源，这些工具和资源在构建、维护和保护可靠的业务应用程序方面发挥着关键作用。对于有兴趣投资于高效 IT 生态系统的企业而言，.NET 是一个物有所值的资产。

在 .NET 应用程序中实施 AI 和 ML 的原因

企业必须从业务能力、绩效和生产力的角度来看待人工智能和机器学习。通过将AI 和 ML 与 .NET应用相结合，公司可以自动化和优化工作流程、个性化体验并获得对其数据的新见解，所有这些都有助于提高生产力和效率。

以下是您必须在 .NET 应用程序中集成 AI 和 ML 的一些原因，

过程自动化

通过将 AI 和 ML 集成到 .NET 应用程序中，您有机会无缝自动化通常重复、容易出错且耗时的数字和物理任务。它使您的员工可以专注于其他关键任务并提高工作效率。

例如——将客户数据从单个系统传输到中央服务器。

预测分析

使用 AI 算法和 ML 模型，.NET 应用程序可以检测大量数据中的微妙模式并解释它们的含义。将 AI 和 ML 与 .NET 应用程序集成可帮助企业预测客户或用户可能采取的行动。预测性洞察使公司能够做出明智的决策，并为即将发生的好事或坏事做好准备。

例如 - 预测客户是否会购买特定产品。

个性化

将 AI 和 ML 与 .NET 应用程序相结合，使公司能够个性化用户旅程。它使 .NET Web 应用程序能够跟踪有关用户和您的业务需求的信息。它可以包括人口统计数据、兴趣、品味、以前的历史、个人详细信息等等。

例如——向用户展示个性化内容，确保向第二次访问网站的用户呈现正确或符合个人兴趣的范围。

高级分析

带有 .NET 应用程序的 AI 和 ML 可以实时处理大量复杂的数据集以生成精确的响应。高级分析通过提供特定的见解和建议，使企业能够做出数据驱动的决策。

例如，情绪分析是单向的，高级分析用于分析客户反馈并深入了解他们的满意度、偏好和意见。

如何将 AI 和 ML 集成到 .NET 应用程序中？

作为开源框架，.NET 和 .NET Core 为开发人员提供了在开发环境中保持模块化以简化代码的灵活性。此外，它还可以方便地引入增强应用程序开发生态系统所需的框架库和相关组件。

最棒的是——Microsoft 发布了 .NET，其中预装了开发人员开发卓越智能应用程序所需的功能。此外，微软还发布了适用于设备端和云环境的 AI 和 ML 功能。它允许开发人员将这些预构建模型与 Core ML 一起使用，或使用与 .NET 框架兼容的 AI 和 ML 库构建他们的模型。

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与 .NET 兼容的 AI 和 ML 库和框架

有几个与 .NET 兼容的 AI 和 ML 库和框架，但选择哪一个完全取决于您的项目要求，例如您打算创建的 ML 模型或您想要在 .NET 应用程序中引入的 AI 功能。

您可以用来将 AI 注入 .NET 应用程序的一些领先的 AI 和 ML 库和框架是，

张量流

它是谷歌推出的用于开发 ML 模型的充满活力且流行的 ML 框架。要在 .NET 应用程序中注入 ML，您可以获得 TensorFlow.NET 0r TF.NET 标准绑定功能。它允许在 C# 中实现整个 TensorFlow API，从而更容易在 .NET 框架中构建、部署和训练机器学习模型。TensorFlow.NET 最近发布了一个高级接口和一个独立的包 TensorFlow.Keras。

CNTK（认知工具包）

CNTK，即认知工具包，是微软开发的用于描述神经网络的统一深度学习工具包。.NET 开发人员可以轻松访问和组合模型类型，例如前馈 DNS、卷积网络和循环网络。由于在开源许可下可用，您可以使用它通过商业级分布式深度学习来增强您的 .NET 应用程序。

雅阁.NET

它是一个用 C# 编写的 .NET 机器学习框架，可提供无数的音频和图像处理库。开发人员使用它在 .NET 应用程序中注入 AI、生产级计算机视觉、计算机试听、信号处理和统计数据。最近，它已与 AForge.NET 项目合并，为学习和训练 ML 模型提供统一的 API。

火炬

PyTorch 是一种开源深度学习框架，具有足够的灵活性和可扩展性以进行研究。它为希望在 .NET 应用程序中集成 AI 和 ML 的 .NET 开发人员提供稳定性和支持。它提供的 Python 包用于集成张量计算等高级功能，而 NumPy 使其成为开发新的真正动态 ML 算法的有利选择。

光GBM

它是 Microsoft 的 DMTK 项目的一部分，DMTK 项目是一个开源且高性能的梯度提升 (GBDT) 框架。您可以使用这个尖端框架为您的 .NET 应用程序提供决策树算法，这些算法可用于分类、排名和许多其他 ML 模型开发和部署。开发人员利用 LightGBM 来启用分类和回归功能以及简单的深度学习模型。

图书馆

Dlib 是另一个开源许可的现代 C++ 工具包，其中包含开发复杂 C++ 软件以应对许多业务挑战所需的多种 ML 算法和工具。它通常用于在 .NET 应用程序中集成机器学习和计算机视觉功能，提供各种图像处理和面部识别算法。

ONNX

ONNX（开放神经网络交换）是一种开源、跨平台的 ML 框架格式，其开发的愿景是代表重要的机器学习模型。开发人员已使用 ONNX 框架将机器学习模型集成到移动 .NET 应用程序中。在 ML.NET 的帮助下，您可以使用它在 C# .NET Core 控制台应用程序中制作预测模型。

机器学习网

ML.NET 是一个 ML 库，广泛用于利用 C# 和 F# 创建自定义 ML 模型，而无需离开 .NET 生态系统。通过提供 AutoML 和高效工具，您可以快速构建、训练和部署高级自定义 ML 模型。此外，您还可以利用 infer.NET、TensorFlow 和 ONNX 等其他 ML 库来集成更多 ML 场景。借助 ML.NET，您可以整合 AI 和 ML 功能，例如情绪分析、产品推荐、价格预测、客户细分、对象检测、欺诈检测和类似的 ML 模型。

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使用 .NET 应用程序的 AI 和 ML 的前五个用例

人工智能和机器学习对每个企业和行业都有重大影响，无论它们的用途如何。您可以将其融入企业应用程序、网站、在线商店或 .NET 应用程序。

根据麦肯锡最近的一项调查，与 2017 年相比，到 2022 年全球 AI 的采用率将高出 2.5 倍。此外，在过去五年中，组织对在其组织中嵌入不同的 AI 和 ML 功能表现出极大的兴趣。然而，AI 和 ML 驱动的 .NET 应用程序的最流行用例保持相对稳定。

预测性维护

多个行业已成功将 AI 和 ML 集成到 .NET 应用程序中，并将它们用于预测性维护。它收集数据，ML 模型分析数据集并预测未来事件的失败。它会产生洞察力，以做出反应性决策或设置在问题发生时纠正问题的流程。

示例： Amazon 正在使用 .NET 应用程序为其零售和电子商务门户网站（如 amazon.com 和 Amazon Web Services）开发和部署预测分析模型。

客户服务

具有 AI 和 ML 功能的 .NET 应用程序以多种方式增强客户服务体验。它有助于实时跟踪客户对话。.NET 应用程序根据 KPI（例如语言、心理特征和语音模式）使用 AI 来监控客户服务代理，以提供反馈并预测未来的客户需求。

示例：美国银行使用基于 NET 的应用程序来支持客户服务操作。此外，美国银行使用人工智能和机器学习来提供个性化支持并自动执行重复性任务。

欺诈识别

近年来，医疗保健、银行、保险、金融和 IT 行业报告的欺诈案件不断增加。许多在日常活动中使用 .NET 应用程序的组织都使用由 ML 提供支持的欺诈检测算法提高了效率和生产力。这些欺诈检测技术用于识别电子邮件网络钓鱼、身份盗窃、信用卡盗窃、文件伪造、虚假应用程序等。

示例：美国运通使用 .NET 应用程序作为其核心技术，利用融合的高级数据分析和机器学习技术实时检测和预防欺诈。

图像和视频处理

利用先进的深度学习技术和不断发展的 CNN 模型，许多组织已经增强了 .NET 应用程序处理图像和视频的功能和能力。AI 和 ML 与 .NET 应用程序一起用于图像增强、恢复、分割、压缩、图像检测、操作、生成和图像到图像的转换。

示例： OpenAI 在其 .NET 应用程序中使用 AI 和 ML 进行图像和视频处理，例如在其用于图像和视频分析的 GPT-3 模型中。

自然语言处理 (NLP)

在 .NET 应用程序中集成 AI 和 ML 使他们能够像人类一样理解口语和文本。通过将基于计算语言规则的人类语言建模与统计、机器学习和深度学习模型相结合，.NET 应用程序以文本或语音数据的形式处理人类语言。

示例： Google 使用 .NET 应用程序进行自然语言处理，类似于它在其 Cloud Natural Language API 中用于文本分析和情感分析的内容。

底线

（言鼎科技）