Una guida definitiva per integrare AI e ML con le applicazioni .NET

Dec 10, 2023

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Per oltre due decenni, numerose aziende hanno preferito le applicazioni .NET per la loro eccezionale velocità, stabilità, sicurezza e scalabilità. Ma ora, mantenere una posizione sul mercato sta diventando complesso e anche le esigenze delle parti interessate cambiano frequentemente. E per mitigare le lacune nelle operazioni e soddisfare i requisiti in evoluzione, le organizzazioni devono integrare AI e ML con le loro applicazioni dot NET. Inoltre, cercano di assumere sviluppatori .NET che conoscano l'integrazione di AI e ML con il framework open source di Microsoft. Pertanto, apprendere come incorporare funzionalità di intelligenza artificiale e ML in un'applicazione .NET è l'esigenza del momento. E qui acquisirai tutte le conoscenze essenziali al riguardo. Quindi, iniziamo.

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico stanno diventando pilastri per le applicazioni .NET della nuova era per i seguenti motivi:

I meccanismi di Machine Learning e Intelligenza Artificiale aiutano ad automatizzare le attività ripetitive e a ridurre/eliminare gli errori durante l’esecuzione. Inoltre, le applicazioni basate su AI e ML aiutano a risparmiare denaro, poiché possono gestire anche altri macchinari e sistemi attraverso un database centralizzato.

Ad esempio, i meccanismi di apprendimento automatico vengono utilizzati dai dipartimenti di polizia stradale per rilevare i veicoli che violano le leggi. Tali sistemi utilizzano il riconoscimento delle immagini per identificare il tipo di veicolo e il suo numero di immatricolazione e quindi verificare i dettagli del proprietario. Di conseguenza, le multe vengono consegnate a casa e il lavoro del dipartimento di polizia viene automatizzato.

Con l'integrazione delle librerie AI e ML, le applicazioni dot NET possono analizzare carichi pesanti di dati per rilevare modelli. Principalmente, il rilevamento dei modelli viene utilizzato per prevedere il comportamento e le azioni degli utenti nei negozi di e-commerce.

Ad esempio, quando un utente raggiunge il sito, gli algoritmi ML ne analizzano il comportamento e lo effettuano una verifica incrociata con i dati disponibili. Di conseguenza, le aziende rilevano se il cliente acquisterà un prodotto o meno. Inoltre, tali dati aiutano anche ad aggiornare le operazioni e il sito per migliorare la fidelizzazione degli utenti e le conversioni.

Numerose organizzazioni utilizzano funzionalità di intelligenza artificiale e machine learning nelle applicazioni di sicurezza interne basate su .NET. In tali software, l'apprendimento automatico valuta i dati relativi alle minacce alla sicurezza, al comportamento degli aggressori e altro ancora. E poi, l’intelligenza artificiale prende tutti i dati elaborati e rafforza automaticamente la sicurezza.

Di conseguenza, vengono prevenute frodi con carte di credito, phishing e furti di identità. A volte anche gli attacchi sofisticati come DoS, malware e DDoS vengono mitigati tramite ML e AI.

Un algoritmo di apprendimento automatico lo migliora continuamente analizzando in modo approfondito diversi set di dati. Lo aiuta a prevedere in modo più efficiente e appropriato. Ad esempio, le applicazioni di previsione meteorologica utilizzano algoritmi ML per prevedere il tempo su un'area specifica in un mese definito. L’output per tali applicazioni è appropriato quando il modello ML valuta le informazioni meteorologiche degli ultimi 10-15 anni e le condizioni climatiche attuali.

Allo stesso modo, ogni algoritmo ML migliora attraverso l’analisi dei dati, portando a previsioni più approfondite e decisioni migliori.

Chatbot e assistenti basati sull'intelligenza artificiale aiutano a migliorare l'interazione degli utenti e i tassi di soddisfazione. E aiuta anche a risparmiare denaro, poiché le aziende non devono investire molto nell’assunzione di dirigenti di supporto.

I chatbot basati sull'intelligenza artificiale riconoscono le domande degli utenti, le esaminano e forniscono una soluzione pertinente in base alle policy definite. E anche se la query non rientra nell'ambito, utilizza altre risorse per ottenere una risposta pertinente. Grazie a ciò, i clienti sono soddisfatti e il traffico aumenta.

Inoltre, quando ti consulti con aSocietà di sviluppo .NET, ti consiglierà anche di incorporare un chatbot basato sull'intelligenza artificiale.

Abilitando le applicazioni .NET con funzionalità AI e ML, puoi stupire l'esperienza utente. Può rilevare il comportamento degli utenti e personalizzare l'interfaccia di conseguenza, aumentando le entrate. Ad esempio, se un utente finale sta cercando un libro di fantascienza nel tuo negozio, l'intelligenza artificiale e il machine learning collaboreranno per fornire consigli.