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

En
Genbeta
|

Las
herramientas
de
programación
con
IA
están
provocando
que
los
desarrolladores
codifiquen
cada
vez
peor