Um guia definitivo para integrar IA e ML com aplicativos .NET

Dec 10, 2023

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Por mais de duas décadas, várias empresas têm preferido os aplicativos .NET por sua excepcional velocidade, estabilidade, segurança e escalabilidade. Mas, agora, manter uma posição no mercado está ficando complexo e os requisitos das partes interessadas também estão mudando com frequência. E para atenuar as lacunas nas operações e atender aos requisitos em constante mudança, as organizações precisam integrar IA e ML com seus aplicativos ponto NET. Além disso, procuram contratar desenvolvedores .NET que conheçam a integração de IA e ML com a estrutura de código aberto da Microsoft. Portanto, aprender sobre a incorporação de recursos de IA e ML em um aplicativo .NET é a necessidade do momento. E aqui você obterá todo o conhecimento essencial sobre isso. Então, vamos começar.

A Inteligência Artificial e o Aprendizado de Máquina estão se tornando pilares para aplicativos .NET da nova era devido aos seguintes motivos:

Mecanismos de Machine Learning e Inteligência Artificial ajudam a automatizar tarefas repetitivas e reduzir/eliminar erros durante sua execução. Além disso, os aplicativos baseados em IA e ML ajudam a economizar dinheiro, pois também podem lidar com outras máquinas e sistemas por meio de um banco de dados centralizado.

Por exemplo, os mecanismos de aprendizado de máquina estão sendo usados ​​pelos departamentos de polícia de trânsito para detectar veículos que violam as leis. Esses sistemas utilizam reconhecimento de imagem para identificar o tipo de veículo e seu número registrado e, em seguida, verificar os detalhes do proprietário. Como resultado, as multas são entregues em casa e o trabalho do departamento de polícia é automatizado.

Com a integração de bibliotecas de IA e ML, os aplicativos dot NET podem analisar cargas pesadas de dados para detectar padrões. Principalmente, a detecção de padrões é usada para prever o comportamento e as ações dos usuários nas lojas de comércio eletrônico.

Por exemplo, quando um usuário acessa o site, os algoritmos de ML analisam seu comportamento e o cruzam com os dados disponíveis. Com isso, as empresas detectam se o cliente vai comprar um produto ou não. Além disso, esses dados também ajudam a atualizar as operações e o site para melhorar a retenção de usuários e as conversões.

Várias organizações usam recursos de IA e ML em aplicativos internos de segurança baseados em .NET. Nesse software, o aprendizado de máquina avalia os dados de ameaças de segurança, comportamento dos invasores e muito mais. E então, a IA pega todos os dados processados ​​e fortalece automaticamente a segurança.

Como resultado, fraudes de cartão de crédito, phishing e roubos de identidade são evitados. Às vezes, até mesmo ataques sofisticados, como DoS, malware e DDoS, também são mitigados por meio de ML e IA.

Um algoritmo de aprendizado de máquina o aprimora continuamente, analisando profundamente diferentes conjuntos de dados. Isso o ajuda a prever de forma mais eficiente e apropriada. Por exemplo, aplicativos de previsão do tempo utilizam algoritmos de ML para prever o clima em uma área específica em um mês definido. A saída para tais aplicações é apropriada quando o modelo ML avalia as informações meteorológicas dos últimos 10 a 15 anos e as condições climáticas atuais.

Da mesma forma, todo algoritmo de ML melhora por meio da análise de dados, levando a previsões mais perspicazes e melhores decisões.

Chatbots e assistentes com inteligência artificial ajudam a melhorar a interação do usuário e as taxas de satisfação. E também ajuda a economizar dinheiro, já que as empresas não precisam investir muito na contratação de executivos de suporte.

Os chatbots baseados em IA reconhecem as consultas dos usuários, examinam-nas e fornecem uma solução relevante a partir das políticas definidas. E mesmo que a consulta esteja fora do escopo, ela utiliza outros recursos para obter uma resposta relevante. Devido a isso, os clientes ficam satisfeitos e o tráfego aumenta.

Além disso, quando você consulta umempresa de desenvolvimento .NET, também recomendará que você incorpore um chatbot baseado em IA.

Ao habilitar aplicativos .NET com recursos de IA e ML, você pode surpreender a experiência do usuário. Ele pode detectar o comportamento do usuário e personalizar a interface de acordo, aumentando a receita. Por exemplo, se um usuário final estiver procurando um livro de ficção científica em sua loja, AI e ML colaborarão para fornecer recomendações.