AI と ML を .NET アプリケーションと統合するための究極のガイド

Dec 10, 2023

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20 年以上にわたり、多くの企業が、その優れた速度、安定性、セキュリティ、およびスケーラビリティにより .NET アプリケーションを好んできた。 しかし現在、市場での地位を維持することは複雑化しており、利害関係者の要件も頻繁に変化しています。 また、運用上のギャップを軽減し、変化する要件を満たすために、組織は AI と ML をドット NET アプリケーションと統合する必要があります。さらに、AI と ML と Microsoft のオープンソース フレームワークとの統合に精通した .NET 開発者を雇用することも検討しています。 したがって、.NET アプリケーションに AI および ML 機能を組み込むことについて学ぶことが、今、求められています。 ここでは、それに関するすべての重要な知識を得ることができます。それでは、始めましょう。

人工知能と機械学習は、次の理由により、新時代の .NET アプリケーションの柱となりつつあります。

機械学習と人工知能のメカニズムは、反復的なタスクを自動化し、実行中のエラーを削減/排除するのに役立ちます。 さらに、AI および ML ベースのアプリケーションは、集中データベースを通じて他の機械やシステムも処理できるため、コストの節約にも役立ちます。

たとえば、機械学習メカニズムは、法律に違反する車両を検出するために交通警察で使用されています。 このようなシステムは、画像認識を利用して車両の種類と登録番号を識別し、所有者の詳細を確認します。 その結果、罰金は自宅に配達され、警察の仕事は自​​動化される。

AI ライブラリと ML ライブラリの統合により、ドット NET アプリケーションは大量のデータを分析してパターンを検出できます。 主に、パターン検出は、e コマース ストアでのユーザーの行動や行動を予測するために使用されます。

たとえば、ユーザーがサイトにアクセスすると、ML アルゴリズムがその動作を分析し、利用可能なデータと相互検証します。 その結果、企業は顧客が製品を購入するかどうかを検出します。 さらに、このようなデータは、運営とサイトを更新してユーザーの維持率とコンバージョンを向上させるのにも役立ちます。

多くの組織が、社内の .NET ベースのセキュリティ アプリケーションで AI および ML 機能を使用しています。 このようなソフトウェアでは、機械学習によってセキュリティの脅威や攻撃者の行動などのデータが評価されます。 そして、処理されたデータはすべてAIが受け取り、自動的にセキュリティを強化します。

その結果、クレジット カード詐欺、フィッシング、個人情報の盗難が防止されます。 DoS、マルウェア、DDoS などの高度な攻撃も、ML や AI によって軽減される場合があります。

機械学習アルゴリズムは、さまざまなデータセットを深く分析することで継続的に改善します。 より効率的かつ適切に予測するのに役立ちます。 たとえば、天気予報アプリケーションは ML アルゴリズムを利用して、定義された月の特定の地域の天気を予測します。 このようなアプリケーションの出力は、ML モデルが過去 10 ～ 15 年間の気象情報と現在の気候条件を評価する場合に適切です。

同様に、すべての ML アルゴリズムはデータ分析を通じて改善され、より洞察に満ちた予測とより適切な意思決定につながります。

AI を活用したチャットボットとアシスタントは、ユーザー インタラクションと満足度の向上に役立ちます。 また、企業はサポート幹部の雇用に多額の投資をする必要がないため、コストの節約にも役立ちます。

AI ベースのチャットボットはユーザーのクエリを認識して検査し、定義されたポリシーから関連するソリューションを提供します。 また、クエリが範囲外であっても、他のリソースを利用して関連する回答を取得します。 それにより顧客は満足し、トラフィックが増加します。

また、相談するときは、.NET開発会社、AI ベースのチャットボットを埋め込むことも推奨されます。

AI および ML 機能を備えた .NET アプリケーションを有効にすることで、驚くべきユーザー エクスペリエンスを実現できます。 ユーザーの行動を検出し、それに応じてインターフェースをカスタマイズできるため、収益が増加します。 たとえば、エンドユーザーがストアで SF 本を検索している場合、AI と ML が連携して推奨事項を提供します。

さらに、.NET アプリケーションでテーマ、色、フォントを適宜変更できるようにすることもできます。 その結果、ユーザーはより多くのアプリケーション ソースを保持して利用するようになり、ユーザー ベースが加速します。

トップの .NET Framework および .NET Core AI および ML ライブラリ

AI と ML を .NET アプリケーションに統合するには、そのモデルを構築してトレーニングする必要があります。 このようなモデルを開発するには、一流の .NET 互換ライブラリとフレームワークを知っておく必要があります。

ML.NET ML.NET は、.NET アプリケーションと明示的に連携するオープンソース フレームワークです。 Microsoftの製品であり、公式サイトから無料でダウンロードできます。 機械学習機能をアプリケーションに統合するには、ML.NET が開発者の最初の選択肢になります。さらに、ML.NET は次のような高度な機能を提供します。

Visual Studio との統合により、アプリケーション開発を合理化します。クロスプラットフォームの互換性。PowerPoint Design Ideas、Windows Hello、Bing Ads の使用が可能になります。TensorFlow、Infer .NET、ONNX による完璧な拡張機能。さらに、Microsoft Defender、Power BI、Outlook も利用できます。 ML.NET を信頼します。

TensorFlow TensorFlow は、機械学習と人工知能を .NET アプリケーションに組み込む主要なオープンソース ライブラリです。 ソフトウェアを直接インストールして使用を開始するのに役立つ、事前トレーニングされたモデルが提供されます。 これを使用して、特定の目的のために独自の ML モデルを作成およびトレーニングすることもできます。さらに、.NET Framework と .NET Core のどちらを使用する場合でも、両方でシームレスに動作します。 さらに、オンプレミス、デバイス、クラウド、ブラウザーなど、すべての重要な導入モデルで機能します。 そして、すべての TensorFlow ベースのモデルは実稼働環境で実行され、更新されます。

.NET契約 Accord.NET は、.NET アプリケーション用の一流の機械学習フレームワークでもあります。 ほとんどの .NET 開発者は、画像と音声の処理機能が組み込まれているため、他のフレームワークよりもこれを好みます。 さらに、完全なフレームワークも C# を使用して構築されているため、.NET およびそれに関連するすべてのコンポーネントとの互換性が高くなります。さらに、次のような多くの高度な機能を提供します。

CNTK (認知ツールキット) Microsoft Cognitive Toolkit は、機械学習アルゴリズムを継続的にトレーニングするためのニューラル ネットワークの構築を支援するライブラリです。 .NET 開発者を雇用すると、彼らは ML の機能を拡張し、アプリケーションでより退屈な予測分析を実行できるようにするために .NET 開発者を使用します。さらに、アプリケーション内で低レベルおよび高レベルの API として CNTK を使用できます。 また、専門家は、ニューラル ネットワーク コンポーネントや実稼働品質のネットワークを構築するためにこれを検討しています。 このようなすべての機能により、すべてのマイクロサービス、Web ベース、および Windows ストア アプリケーションでスムーズに動作します。

パイトーチ Facebook との提携後、Microsoft は、オープンソース アーキテクチャの機械学習フレームワークである PyTorch の統合とサポートを導入しました。 .NET 開発者は、ML.NET ベースのモデルを迅速に実装してトレーニングするのに役立ちます。 また、データ処理を効率的に最適化し、アプリケーションをスケーラブルかつ柔軟にします。さらに、PyTorch は次の機能も提供します。

ONNX ONNS は、他の ML フレームワークと AI フレームワーク間の相互運用性の構築を支援するオープンソース アーキテクチャのフレームワークでもあります。 さらに、Open Neural Network Exchange は、深層学習モデルのカプセル化の目的にも使用されます。 また、.NET 開発者は GPU を活用して、アプリケーションの機能、分析速度、パフォーマンスを高速化できます。さらに、ONNX はコンソール アプリケーションの作成や C# でのモデルの予測に最適です。 さらに、あらゆる言語のあらゆるライブラリとフレームワークを使用して ML モデルを構築およびトレーニングすることができます。 そして、そのようなモデルを単一の ONNX 形式に変換し、それをさまざまな .NET アプリケーション間で利用します。

ディリブ Dlib は、.NET アプリケーション用の複数の機械学習アルゴリズムを提供する .NET 開発者向けのツールキットです。 他のライブラリやフレームワークとは異なり、そのドキュメントは非常によく書かれているため、簡単に実装できます。 さらに、ドット NET アプリケーションを管理するための次の機能も提供します。

ライトGBM LightGBM は勾配ブースティング フレームワークの略で、デシジョン ツリーを活用するために使用できます。 また、.NET アプリケーションには次の利点もあります。

AI および ML 機能を備えた .NET アプリケーションを活用するには、次の手順に従う必要があります。

ステップ1：ユースケースの発見と定義

AI と ML の実装を始めるには、まずプロジェクトの目的と目標を定義する必要があります。 これにより、.NET アプリケーションの適切な使用例について明確な洞察が得られます。 たとえば、チャットボット、仮想アシスタント、画像処理、意思決定、自動化などを実装するために ML と AI のどちらが必要かがわかります。

ステップ2：複数のソースから関連データを収集する

機械学習アルゴリズムは、現実世界に展開する前にトレーニングする必要があります。 したがって、ML アプリケーション用に幅広いデータセットを収集して整理する必要があります。 さらに、データセットに存在する事実とその他すべての情報の関連性、適時性、正確性を検証します。

ステップ 3:ML および AI ライブラリを選択します

ユースケースに応じて、適切な .NET 互換の ML および AI フレームワーク、ツールキット、またはライブラリを選択します。 ONNX、TensorFlow、ML.NET、PyTorch、CNTK は、ほとんどの .NET 開発者が好むライブラリ/フレームワークのトップです。 ただし、いずれかを選択する前に、問題を防ぐために完全なハードウェアおよびソフトウェア リソースがあることを確認してください。

ステップ 4:アプリケーションの開発とモデルのトレーニング

ライブラリまたはフレームワークを選択したら、AI または ML モデルのトレーニングを開始します。 トレーニング中に、モデルに膨大な入力を提供し、その出力を保存します。 さらに、結果を調べ、期待どおりの予測を受け取るために必要に応じてデータを更新します。さらに、.NET アプリケーションを開発し、デバイス間でテストし、必要に応じて機能することを確認します。

ステップ5:.NETアプリケーションとML/AIモデルを統合する

AI/ML モデルのトレーニングが完了し、期待される出力を受け取ったら、それを .NET アプリケーションに統合します。 関連する API (アプリケーション プログラミング インターフェイス) を通じて、AI/ML モデルと .NET ソフトウェア間の通信を簡単に確立できます。さらに、展開する前に互換性、全体的な機能、パフォーマンスをテストできます。

ステップ6:継続的に監視、更新、トレーニングする

.NET アプリケーションをデプロイしたら、その状態、パフォーマンス、速度を常に監視します。 また、バグや抜け穴を見つけた場合は、悪用する前にパッチを適用してください。 また、モデルを更新し、より良い出力を受け取るために、モデルに新しいデータを頻繁に供給します。

AI と ML は、専門の .NET 開発会社のみが実装できる高度なテクノロジ概念です。 したがって、開発ドメインにおける企業のスキルセット、専門知識、経験に重点を置く必要があります。 企業を最終決定する前に、その企業のポートフォリオを確認し、開発チームと面談してください。さらに、Positiwise Software Pvt Ltdは一流の .NET 開発サービス会社です。 設計、開発から移行、メンテナンスに至るまで、あらゆる範囲の .NET サービスを提供します。 さらに、トレンドに合わせて常に自身を更新し、ビジネス アプリケーション向けにクラス最高の AI および ML モデルを構成し、運用を最適化および自動化します。

AI および ML モデルを .NET アプリケーションと統合するには、ユースケースとさまざまなライブラリとフレームワークを理解する必要があります。 TensorFlow、ML.NET、CNTK、Dlib、ONNX、LightGBM、Accord.NET、および PyTorch は、.NET アプリと最も互換性のあるライブラリです。 さらに、モデルをトレーニングするにはさまざまなデータを収集する必要があります。 ML および AI アルゴリズムが関連する出力を提供したら、それらを .NET アプリケーションと統合します。 最後に、アプリを頻繁に監視し、モデルをトレーニングし、サポートを提供します。

この記事「AI と ML を .NET アプリケーションに統合するための究極のガイド」は、POSITIWISE に最初に掲載されました。

*** これは、UI Designer によって作成された POSITIWISE の Security Bloggers Network シンジケート ブログです。 元の投稿を読む: https://positiwise.com/blog/an-ultimate-guide-to-integrate-ai-and-ml-with-net-applications