Актуальна ли .NET в 2022 году и область машинного обучения (ML) в .NET

Машинное обучение (ML), также известное как искусственный интеллект (AI), становится одной из самых популярных технологий в мире. Машинное обучение находит применение практически во всех отраслях и является основой поисковых систем, таких как Google, Bing и DuckDuckGo.

Машинное обучение / искусственный интеллект - это нацеливание на конкретные решения, основанные на определенных результатах. Некоторые из наиболее популярных применений машинного обучения / искусственного интеллекта - это искусственный интеллект чат-ботов, обработка естественного языка, рекомендации по продуктам и анализ настроений.

Большинство бизнес-менеджеров и генеральных директоров сегодня скажут вам, что они действительно обеспокоены наймом правильных талантов. Одной из самых больших проблем, с которыми они сталкиваются, является поиск экспертов по машинному обучению, которые могут применять методы машинного обучения в соответствующих технологиях.

Хотите узнать больше о том, актуальны ли по-прежнему разработчики .NET и при чем тут машинное обучение? Подробнее.

Актуален ли .NET в 2022 году?

Корпорация Майкрософт разработала платформу .NET как кроссплатформенный программный инструмент с открытым исходным кодом для разработки приложений. .NET — это полнофункциональная платформа, используемая для создания веб-сайтов, веб-приложений и настольных приложений, игр и многого другого. Последняя версия .NET 6 была выпущена в ноябре 2021 года.

А что сейчас? Спустя почти 6 лет после своего первоначального выпуска .NET по-прежнему, без сомнения, очень популярен. На самом деле, .NET является одним из самых любимых инструментов разработки среди профессиональных программистов.

Многие крупнейшие компании в мире используют программное обеспечение .NET в своих веб-приложениях, включая Samsung, Dell, JP Morgan Chase и Cisco. Компании GoDaddy, StackOverflow и Intel используют .NET для создания своих веб-ресурсов.

.NET, похоже, никуда не денется в ближайшее время.

Область машинного обучения в .NET

Машинное обучение имеет множество применений. ML можно использовать для обнаружения мошенничества, спама и вредоносных программ, распознавания изображений, распознавания речи и многого другого.

В частности, машинное обучение применяется к веб-приложениям и веб-службам для дополнительной функциональности. Amazon Web Services, Microsoft Azure, IBM Cloud и Google Cloud используют машинное обучение как неотъемлемую часть своей функциональности.

Python — это язык, наиболее часто используемый разработчиками для приложений машинного обучения. Python — это динамический, легкий язык, который имеет множество фреймворков и баз данных, предназначенных для обработки больших объемов данных, необходимых для решения задач в машинном обучении.

В среде .NET использование Python может затруднить производственный процесс, особенно когда часть проекта написана на таком языке, как C#. В .NET есть собственная библиотека машинного обучения под названием ML.NET, которая может решить эту проблему.

ML.NET для разработчиков .NET

С помощью ML.NET разработчики .NET могут добавлять в свои веб-приложения такие функции, как анализ тональности, обнаружение речи и интеллектуальный поиск. ML.NET работает с Windows, Azure, PowerBI и другими средствами визуализации.

Библиотека ML.NET предоставляет полный рабочий процесс для применения машинного обучения к приложениям, использующим платформу .NET. Давайте посмотрим на этот рабочий процесс.

Рабочий процесс ML.NET

ML.NET позволяет разработчикам создавать и интегрировать модели машинного обучения для приложений .NET. Эти модели проходят через рабочий процесс, который выглядит следующим образом:

• Данные собираются, а затем загружаются как объект
• Трубопровод построен
• Алгоритм машинного обучения применяется к данным в сочетании с конвейером для извлечения объектов
• Модель обучается, а затем оценивается на предмет улучшения
• Прогнозы делаются на основе оценки модели

Этот рабочий процесс является стандартным в области машинного обучения и быстро работает с ML.NET.

Высокая производительность

ML.NET сравнивали бок о бок с SciKit-Learn (популярный фреймворк Python ML) и H20 (облачный фреймворк искусственного интеллекта), чтобы определить, какой из них может работать лучше всего. ML.NET превзошел обе другие платформы, оказавшись более надежным на больших наборах данных и быстрее на меньших наборах данных.

Библиотечная поддержка

ML.NET имеет открытый исходный код и интегрируется с другими библиотеками машинного обучения, такими как TenserFlow, ONNX и Infer.NET.

Преимущества ML.NET

Разработчикам .NET не нужно быть экспертами по машинному обучению или искусственному интеллекту, чтобы использовать ML.NET. ML.NET позволяет разработчикам легко создавать и тестировать модели, поскольку он поставляется в комплекте с несколькими готовыми к развертыванию моделями. Разработчики могут просто загрузить данные, а ML.NET позаботиться обо всем остальном.

ML.NET также упрощает производственный процесс для разработчиков корпоративных приложений из-за дублирования интеграции языков программирования. Гораздо проще иметь дело с одним языковым средством, таким как C#, для развертывания приложения, чем с несколькими.

ML.NET также хорошо работает с различными инструментами визуализации. Microsoft Azure, PowerBI и даже Jupyter Notebook совместимы с ML.NET.

Будущее .NET и машинного обучения

Что ждет ML и .NET в будущем? Их будущее кажется светлым. Ожидается, что количество рабочих мест в области разработки программного обеспечения вырастет на 22% в течение следующего десятилетия. Этот рост включает в себя как должности инженера по машинному обучению, так и должности разработчика .NET.

Поскольку машинное обучение становится все более важной частью технологической индустрии, разработчикам .NET скоро потребуется добавить методы машинного обучения в свой набор навыков.

Microsoft продолжает развивать .NET, добавляя со временем все больше и больше функций. Пройдет совсем немного времени, прежде чем ML.NET станет отраслевым стандартом для интеграции машинного обучения корпоративных приложений.

Разработка ML и .NET никуда не денется

Машинное обучение и .NET никуда не денутся. Ожидается, что обе технологии будут развиваться бок о бок, и, похоже, конца этому не видно. ML.NET будет продолжать расширяться и давать все большему количеству разработчиков .NET возможность внести свой вклад в экосистему машинного обучения и искусственного интеллекта.