Полное руководство по интеграции искусственного интеллекта и машинного обучения с приложениями .NET

Dec 10, 2023

Главная » Сеть блоггеров по безопасности » Полное руководство по интеграции искусственного интеллекта и машинного обучения с приложениями .NET

На протяжении более двух десятилетий многие компании отдавали предпочтение приложениям .NET из-за их исключительной скорости, стабильности, безопасности и масштабируемости. Но сейчас удержание позиций на рынке становится все сложнее, а требования заинтересованных сторон также часто меняются. А чтобы устранить пробелы в операциях и удовлетворить меняющиеся требования, организациям необходимо интегрировать искусственный интеллект и машинное обучение со своими приложениями dotNET. Кроме того, они стремятся нанять разработчиков .NET, которые знают интеграцию искусственного интеллекта и машинного обучения с платформой Microsoft с открытым исходным кодом. Поэтому изучение возможностей внедрения возможностей искусственного интеллекта и машинного обучения в приложение .NET является актуальной необходимостью. И здесь вы получите все необходимые знания об этом. Итак, начнем.

Искусственный интеллект и машинное обучение становятся основой приложений .NET нового века по следующим причинам:

Механизмы машинного обучения и искусственного интеллекта помогают автоматизировать повторяющиеся задачи и уменьшить/устранить ошибки при их выполнении. Кроме того, приложения на основе искусственного интеллекта и машинного обучения помогают экономить деньги, поскольку они также могут управлять другими машинами и системами через централизованную базу данных.

Например, механизмы машинного обучения используются департаментами ГИБДД для выявления транспортных средств, нарушающих законы. Такие системы используют распознавание изображений для определения типа транспортного средства и его регистрационного номера, а затем проверяют данные владельца. В результате штрафы доставляются на дом, а работа полицейского управления автоматизируется.

Благодаря интеграции библиотек искусственного интеллекта и машинного обучения приложения dot NET могут анализировать большие объемы данных для выявления закономерностей. В основном обнаружение шаблонов используется для прогнозирования поведения и действий пользователей в магазинах электронной коммерции.

Например, когда пользователь заходит на сайт, алгоритмы ML анализируют его поведение и перекрестно сверяют его с доступными данными. В результате компании определяют, собирается ли клиент покупать продукт или нет. Кроме того, такие данные также помогают обновлять операции и сайт, чтобы улучшить удержание пользователей и конверсию.

Многие организации используют функции искусственного интеллекта и машинного обучения во внутренних приложениях безопасности на основе .NET. В таком программном обеспечении машинное обучение оценивает данные об угрозах безопасности, поведении злоумышленников и многое другое. А затем ИИ забирает все обработанные данные и автоматически усиливает безопасность.

В результате предотвращается мошенничество с кредитными картами, фишинг и кража личных данных. Иногда даже сложные атаки, такие как DoS, вредоносное ПО и DDoS, также можно смягчить с помощью ML и AI.

Алгоритм машинного обучения постоянно совершенствует его, глубоко анализируя различные наборы данных. Это помогает прогнозировать более эффективно и правильно. Например, приложения для прогнозирования погоды используют алгоритмы машинного обучения для прогнозирования погоды в определенной области в определенный месяц. Выходные данные для таких приложений подходят, когда модель ML оценивает информацию о погоде за последние 10–15 лет и текущие климатические условия.

Аналогично, каждый алгоритм МО совершенствуется за счет анализа данных, что приводит к более точным прогнозам и лучшим решениям.

Чат-боты и помощники на базе искусственного интеллекта помогают улучшить взаимодействие с пользователем и уровень удовлетворенности. И это также помогает экономить деньги, поскольку компаниям не нужно вкладывать значительные средства в найм руководителей службы поддержки.

Чат-боты на базе искусственного интеллекта распознают запросы пользователей, изучают их и предоставляют соответствующее решение на основе определенных политик. И даже если запрос выходит за рамки, он использует другие ресурсы для получения соответствующего ответа. Благодаря этому клиенты остаются довольными, а трафик увеличивается.

Более того, когда вы консультируетесь с.NET компания-разработчик, он также порекомендует вам встроить чат-бота на базе искусственного интеллекта.

Включив в приложения .NET функции искусственного интеллекта и машинного обучения, вы сможете поразить пользователей. Он может обнаруживать поведение пользователей и соответствующим образом настраивать интерфейс, увеличивая доход. Например, если конечный пользователь ищет в вашем магазине научно-фантастическую книгу, искусственный интеллект и машинное обучение будут сотрудничать, чтобы предоставить рекомендации.