شنبه, سپتامبر 21, 2024
بدون نتیجه
مشاهده تمام نتایج
بدون نتیجه
مشاهده تمام نتایج
بدون نتیجه
مشاهده تمام نتایج

پرسش های متداول

در بخش “پرسش های متداول” شما عزیزان می توانید پرسش های متداول و سوالات اصلی خود در زمینه های مختلف حوزه های روانشناسی، جامعه شناسی، اقتصاد، علوم اعصاب، جراحی مغز و اعصاب، ورزش، فارکس، بورس، برنامه نویسی، طراحی سایت، SEO، دیجیتال مارکتینگ، هوش مصنوعی و ارزهای دیجیتال بپرسید و پاسخ های پرسش های متداول که دیگران پیشتر پرسیده اند را نیز ملاحظه بفرمایید.

در صورت تمایل می توانید پرسش های متداول ذهنی خود در مورد موضوعات مختلف را حسب دسته بندی کلی و نیز زیر عنوان های پرسش و پاسخ اختصاصی آن درج بفرمایید. در نظر داشته باشید که به طور معمول 1-3 روز کاری ممکن است حسب تعطیلات و یا قطعی اینترنت زمان برای پاسخگویی به شما عزیزان لازم باشد.

اما نگران نباشید. ما اینجا هستیم تا به پرسش های متداول شما در زمینه های مختلف کسب و کار و زندگی روانشناختی و اجتماعی بهترین پاسخ ها را به صورت رایگان ارائه دهیم

دکتر امیر محمد شهسوارانی جامعه شناس و روانشناس انستیتو رزا مایند IPBSES به همراه سایر همکاران خود سعی می کنند تا به سوالات شما در اولین فرصت ممکن و با سرعت بالا پاسخ دهند.

در صورتی که تخصص و توانایی پاسخگویی به پرسش های متداول را دارید، می توانید با ما تماس بگیرید تا شما را به عنوان یکی از دبیران سرویس متناسب با تخصصتان قرار دهیم. از این طریق می توانید تخصص و دانش خود را با دیگران به اشتراک گذارده و نیز به شکلی موثر و نیرومند خود را در فضای مجازی معرف و مطرح نمایید.

موضوعات مورد بررسی در پرسش های متداول:

تالارهای گفتمان
کامپیوتر، برنامه نو...
فریم ورک دات نت | ....
MAUI
Ensuring Transparen...
 
آگاه‌سازی‌ها
پاک‌کردن همه

Ensuring Transparency and Accountability in Navigating AI Decision-Making during Rapid Scaling in a .NET AI/ML Project using MAUI

 
MAUI
1 ارسال ها
1 کاربران
0 Reactions
140 نمایش‌
RSS
دکتر امیر محمد شهسوارانی
 دکتر امیر محمد شهسوارانی
(@amshahi)
Noble Member Admin
عضو شده: 3 سال قبل
ارسال‌: 459
شروع کننده موضوع آگوست 10, 2024 3:39 ب.ظ  

As a full-stack .NET developer, I've had the privilege of working on numerous projects that involve artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) techniques. One of the most exciting and challenging aspects of these projects is navigating the complexities of AI decision-making during rapid scaling. In this article, we'll explore how to ensure transparency and accountability in our .NET AI/ML project using MAUI.

 

Stage 1: Data Preparation

The first step in ensuring transparency and accountability is preparing high-quality data. This involves collecting and preprocessing relevant data sets that can be used to train our AI models. In a .NET project, we can use libraries like ML.NET or Azure Machine Learning to prepare and preprocess the data.

 

```C# Codes:

using Microsoft.ML;

using Microsoft.ML.Data;




public class DataPreprocessing

{

    public static IDataView PreprocessData(IDataView data)

    {

        // Perform data preprocessing tasks such as handling missing values, scaling, etc.

        return data;

    }

}

```

Stage 2: Model Training

Once we have prepared our data, we can train an AI model using a library like ML.NET or Azure Machine Learning. In this stage, we'll need to ensure that our model is transparent and explainable.

```C# Codes

using Microsoft.ML;

using Microsoft.ML.Data;




public class ModelTraining

{

    public static MLModel TrainModel(IDataView data)

    {

        // Train the AI model using the prepared data

        var mlContext = new MLContext();

        var trainData = mlContext.Data.LoadFromTextFile<DataTable>(data, hasHeader: true);

        var model = mlContext.Trainers.Sdca LogisticRegression(trialCount: 5);

        var trainedModel = model.Fit(trainData);




        return trainedModel;

    }

}

```

 

Ensuring Transparency and Accountability in Navigating AI Decision-Making during Rapid Scaling in a .NET AI/ML Project using MAUI By: Amir Mohammad Shahsavarani https://www.IPBSES.co m

 

 

Stage 3: Model Deployment

After training our AI model, we'll need to deploy it in a production-ready environment. In this stage, we'll

ensure that our model is deployed with transparency and accountability.

```C# Codes:

using Microsoft.AspNetCore.Mvc;




public class ModelDeployment

{

    public static IActionResult DeployModel(MLModel model)

    {

        // Deploy the trained AI model using a framework like ASP.NET Core or Azure Functions

        var services = new ServiceCollection();

        services.AddControllers();




        var provider = services.BuildServiceProvider();

        var controller = provider.GetService<IController>();




        return controller.Execute(model);

    }

}

```

 

Stage 4: Model Monitoring

After deploying our AI model, we'll need to monitor its performance and accuracy over time. In this stage, we'll ensure that our model is monitored with transparency and accountability.

```C# Codes

using Microsoft.AspNetCore.Mvc;




public class ModelMonitoring

{

    public static IActionResult MonitorModel(MLModel model)

    {

        // Monitor the deployed AI model using a framework like ASP.NET Core or Azure Functions

        var services = new ServiceCollection();

        services.AddControllers();




        var provider = services.BuildServiceProvider();

        var controller = provider.GetService<IController>();




        return controller.Execute(model);

    }

}

```

 

Conclusion:

Ensuring transparency and accountability in navigating AI decision-making during rapid scaling is a critical aspect of developing a robust .NET AI/ML project using MAUI. By following the stages outlined above, we can prepare high-quality data, train an explainable AI model, deploy it with transparency, and monitor its performance over time.

Code Snippet:

Here's a code snippet that demonstrates how to use the stages outlined above in a .NET project:

```csharp

using Microsoft.ML;

using Microsoft.ML.Data;




public class AiMLProject

{

    public static void Main(string[] args)

    {

        // Stage 1: Data Preparation

        var data = DataPreprocessing.PreprocessData(data);




        // Stage 2: Model Training

        var model = ModelTraining.TrainModel(data);




        // Stage 3: Model Deployment

        var result = ModelDeployment.DeployModel(model);




        // Stage 4: Model Monitoring

        var monitorResult = ModelMonitoring.MonitorModel(model);

    }

}

```

 

By following the stages outlined above and incorporating code snippets like the one provided, we can ensure transparency and accountability in our .NET AI/ML project using MAUI.


   
نقل‌قول
برچسب‌های موضوع
ai in maui xamarin ai decision making with ai decision support in x .net maui xamarin

ارسال یک پاسخ

نام نویسنده

ایمیل نویسنده

عنوان *

پیش‌نمایش 0 رونوشت ذخیره شد
Forum Jump:
  موضوع قبلی
موضوع بعدی  
برچسب‌های موضوع:  (1) ai in maui xamarin , (1) ai decision making with , (1) ai decision support in x , (1) .net maui xamarin ,
اشتراک:

بدون نتیجه
مشاهده تمام نتایج

© 2017 ي الأخبار - قسط وورد الأخبار، مجلة ومدونة وورد الموضوع.

خوش آمدید!

وارد ناحیه کاربری خود شوید

رمز عبور را فراموش کرده اید؟ ثبت نام

ایجاد حساب جدید!

برای ثبت نام فرم های زیر را پر کنید

تمام فیلدها مورد نیاز است. ورود به سیستم

رمز عبور خود را بازیابی کنید

لطفا نام کاربری یا آدرس ایمیل خود را برای بازنشانی رمز عبور خود وارد کنید.

ورود به سیستم