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Hace poco estaba revisando el subreddit /r/learnjavascript y, en un hilo titulado "¿Cuánto me ayudará JavaScript en el ampliación de IA?", me encontré con esta respuesta:
"Si por 'IA' te refieres a 'desarrollar aplicaciones que proporcionen una interfaz de heredero que combine el resultado de algún servicio respaldado, por ejemplo, por un gran maniquí de jerigonza (LLM)', entonces la respuesta es 'mucho', porque JavaScript se utiliza principalmente para escribir código para interfaces de heredero web.
Si por 'IA' te refieres a 'implementar mi propia interpretación 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 heredero web".
Me pareció una contribución interesante, porque el primer párrafo es indudablemente cierto... pero el segundo es, sin bloqueo, suficiente matizable.
Y es que, aunque JavaScript no sea el primer jerigonza 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.
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JavaScript es un jerigonza 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 zaguero, 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 ampliación de aplicaciones de IA.
Por supuesto, es una opción con limitaciones, pues en comparación con lenguajes como Python, puede ser menos valioso 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 tocado aún la sazón de las bibliotecas de IA disponibles en Python.
Ayer de profundizar en el ampliación de IA, es crucial dominar los conceptos básicos de JavaScript: variables, funciones, objetos, estructuras condicionales y bucles. Encima, familiarizarse con herramientas secreto como Node.js, Express.js y React.js facilitará la creación de aplicaciones robustas.
Entender los principios básicos de la IA (que puedes agenciarse gratis en muchos cursos online), como enseñanza supervisado y no supervisado, redes neuronales, clasificación, regresión y unión, es esencial. Estos conocimientos son la colchoneta para desarrollar algoritmos inteligentes.
El enseñanza inconsciente (o 'machine learning') permite a las máquinas formarse 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.
La mejor modo de consolidar conocimientos es aplicándolos en proyectos reales, para que puedas agenciarse experiencia maña y crearte un portafolio competitivo de cara al mercado gremial. Si te preguntas qué tipo de usos puedes darle a JavaScript a la hora de desarrollar aplicaciones de IA, aquí tienes algunas ideas:
El ecosistema de JavaScript incluye una amplia gradación de herramientas diseñadas específicamente para entregar el ampliación de aplicaciones de IA, librerías y frameworks que no sólo democratizan el llegada al ampliación de IA, sino que igualmente permiten a JavaScript consolidar su posición como un jerigonza relevante en este campo:
TensorFlow.js es la interpretación 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 secreto:
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 indigencia de dependencias externas.
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 sencillo de usar, ideal para desarrolladores principiantes en machine learning.
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 es una biblioteca de procesamiento de jerigonza natural (NLP) que simplifica el exploración y la engendramiento de texto en JavaScript. Compatible con algoritmos de clasificación y sistemas de etiquetado.
ml.js es una colección de algoritmos de machine learning en JavaScript que proporciona herramientas para el exploración de datos y la construcción de modelos de enseñanza. Cuenta con amplio soporte para algoritmos como regresión listado, k-means y árboles de audacia.
Tracking.js es una biblioteca ligera para la implementación de aplicaciones de seguimiento de objetos y exploración de imágenes en JavaScript. Es ideal para desarrollar aplicaciones que necesitan realizar tareas de visión por computadora en tiempo actual, proporcionando funciones de detección y seguimiento de colores, caras y objetos definidos por el heredero.
OpenCV.js es una acoplamiento 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 gradación de algoritmos, incluidos detección de bordes, inspección de objetos y exploración de movimiento.
Imagen | Marcos Merino mediante IA + Toms Design vía IconScout
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