JavaScript puede ayudarte a desarrollar aplicaciones de IA, y aquí tienes ejemplos. No todo es Python

Hace poco estaba revisando el subreddit /r/learnjavascript y, en un hilo titulado "¿Cuánto me ayudará JavaScript en el desarrollo de IA?", me encontré con esta respuesta:

"Si por 'IA' te refieres a 'desarrollar aplicaciones que proporcionen una interfaz de usuario que combine el resultado de algún servicio respaldado, por ejemplo, por un gran modelo de lenguaje (LLM)', entonces la respuesta es 'mucho', porque JavaScript se utiliza principalmente para escribir código para interfaces de usuario web.

Si por 'IA' te refieres a 'implementar mi propia versión de alguna de las diversas tecnologías que actualmente están asociadas con el término "IA" a un nivel fundamental', entonces la respuesta es 'no mucho, la verdad', porque JavaScript se utiliza principalmente para escribir código para interfaces de usuario web".

Me pareció una contribución interesante, porque el primer párrafo es indudablemente cierto... pero el segundo es, sin embargo, bastante matizable.

Y es que, aunque JavaScript no sea el primer lenguaje de programación que te puede venir a la mente a la hora de pensar en desarrollar aplicaciones de IA (Python destaca claramente en ese campo), sigue siendo posible utilizarlo en muchos ámbitos relacionados con el machine learning.

¿Qué aporta JavaScript?

JavaScript es un lenguaje de programación tan versátil como accesible, diseñado originalmente para proporcionar interactividad en páginas web. Su flexibilidad y su capacidad de ejecutarse tanto en el navegador como en el servidor (un detalle, este último, que parece olvidar el comentarista de Reddit) lo han convertido en una opción más relevante de lo que pudiera parecer en un primer momento para el desarrollo de aplicaciones de IA.

Por supuesto, es una opción con limitaciones, pues en comparación con lenguajes como Python, puede ser menos eficiente en términos de rendimiento a la hora de realizar operaciones complejas de entrenamiento de modelos, y aunque su ecosistema está en plena expansión, no ha alcanzado aún la madurez de las bibliotecas de IA disponibles en Python.

Cómo aprender a desarrollar IA con JavaScript paso a paso

Fundamentos de JavaScript

Antes de adentrarse en el desarrollo de IA, es crucial dominar los conceptos básicos de JavaScript: variables, funciones, objetos, estructuras condicionales y bucles. Además, familiarizarse con herramientas clave como Node.js, Express.js y React.js facilitará la creación de aplicaciones robustas.

Conceptos fundamentales de la IA

Entender los principios básicos de la IA (que puedes adquirir gratuitamente en muchos cursos online), como aprendizaje supervisado y no supervisado, redes neuronales, clasificación, regresión y agrupamiento, es esencial. Estos conocimientos son la base para desarrollar algoritmos inteligentes.

Aprendizaje automático con JavaScript

El aprendizaje automático (o 'machine learning') permite a las máquinas aprender de datos y hacer predicciones. Herramientas como TensorFlow.js proporcionan funcionalidades avanzadas para entrenar y desplegar modelos de IA directamente en JavaScript, en navegadores y entornos Node.js. 

Proyectos prácticos

La mejor manera de consolidar conocimientos es aplicándolos en proyectos reales, para que puedas adquirir experiencia práctica y crearte un portafolio competitivo de cara al mercado laboral. Si te preguntas qué tipo de usos puedes darle a JavaScript a la hora de desarrollar aplicaciones de IA, aquí tienes algunas ideas:

• Reconocimiento de imágenes y procesamiento de vídeos.
• Procesamiento de lenguaje natural (NLP) para chatbots y asistentes virtuales.
• Desarrollo de sistemas de seguridad basados en reconocimiento visual.
• Automatización de tareas repetitivas, como análisis de texto o conversión de formatos.
• Desarrollo de aplicaciones predictivas basadas en datos históricos.
• Simulaciones de procesos biológicos para investigación académica.
• Creación de aplicaciones interactivas que respondan a movimientos o gestos.

Principales herramientas de JavaScript para la IA

El ecosistema de JavaScript incluye una amplia gama de herramientas diseñadas específicamente para facilitar el desarrollo de aplicaciones de IA, librerías y frameworks que no sólo democratizan el acceso al desarrollo de IA, sino que también permiten a JavaScript consolidar su posición como un lenguaje relevante en este campo:

TensorFlow.js

TensorFlow.js es la versión adaptada para JavaScript del popularísimo framework TensorFlow, desarrollado por Google. Ofrece capacidades avanzadas para desarrollar, entrenar y desplegar modelos de machine learning directamente en navegadores y entornos Node.js.

Características clave:

• Ejecución de modelos en el navegador, eliminando la necesidad de servidores para tareas básicas.
• Compatibilidad con modelos preentrenados, que permite integrar funcionalidades avanzadas sin empezar desde cero.
• Entrenamiento de modelos personalizados utilizando datos del usuario en tiempo real.
• Amplísima documentación y una comunidad activa de desarrolladores.

ConvNetJS

ConvNetJS es una biblioteca ligera que facilita la implementación de arquitecturas de deep learning como CNNs y redes recurrentes (RNNs) directamente en el navegador o en entornos Node.js, sin necesidad de dependencias externas.

Brain.js

Brain.js es una biblioteca intuitiva para la implementación de redes neuronales en JavaScript, diseñada tanto para el navegador como para Node.js. Cuenta con una API simple y fácil de usar, ideal para desarrolladores principiantes en machine learning.

Synaptic.js

Synaptic.js es una biblioteca de redes neuronales que destaca por su flexibilidad y simplicidad, siendo adecuada tanto para principiantes como para usuarios avanzados. Permite la creación de redes neuronales multicapa personalizadas.

Natural.js

Natural.js es una biblioteca de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que simplifica el análisis y la generación de texto en JavaScript. Compatible con algoritmos de clasificación y sistemas de etiquetado.

ml.js

ml.js es una colección de algoritmos de machine learning en JavaScript que proporciona herramientas para el análisis de datos y la construcción de modelos de aprendizaje. Cuenta con amplio soporte para algoritmos como regresión lineal, k-means y árboles de decisión.

tracking.js

Tracking.js es una biblioteca ligera para la implementación de aplicaciones de seguimiento de objetos y análisis de imágenes en JavaScript. Es ideal para desarrollar aplicaciones que necesitan realizar tareas de visión por computadora en tiempo real, proporcionando funciones de detección y seguimiento de colores, caras y objetos definidos por el usuario.

OpenCV.js

OpenCV.js es una adaptación de la popular biblioteca de visión por ordenador OpenCV, diseñada para ejecutarse directamente en el navegador mediante JavaScript y WebAssembly. Procesa tanto imágenes como vídeos, y proporciona una amplia gama de algoritmos, incluidos detección de bordes, reconocimiento de objetos y análisis de movimiento.

• Utiliza WebAssembly para ejecutar operaciones complejas con alta eficiencia.
• Funciona en cualquier navegador moderno sin necesidad de instalación de software adicional.

Imagen | Marcos Merino mediante IA + Toms Design vía IconScout

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