El aprendizaje automático es una forma de inteligencia artificial (IA) que tiene como objetivo construir sistemas que puedan aprender de los datos procesados o utilizar los datos para funcionar mejor. La inteligencia artificial es un término genérico para sistemas o máquinas que imitan la inteligencia humana.

Aunque el aprendizaje automático y la inteligencia artificial a menudo se mencionan al mismo tiempo, y los términos a veces se usan indistintamente, no significan lo mismo.

Una diferencia importante es que, si bien el aprendizaje automático siempre está bajo la inteligencia artificial, la inteligencia artificial no siempre está bajo el aprendizaje automático. Hoy en día, el aprendizaje automático se aplica a nuestro alrededor.

Al comunicarse con los bancos, comprar en línea o usar las redes sociales, el aprendizaje automático ayuda a que nuestras experiencias se desarrollen sin problemas y de forma segura. El aprendizaje automático y la tecnología que lo rodea se están desarrollando rápidamente, pero apenas estamos comenzando a comprender las posibilidades que todos tienen para ofrecer.

¡Empecemos!

Para el aprendizaje automático en JavaScript, usaremos el paquete brain.js. Primero, debe asegurarse de haber instalado Node.js ya que usaremos el marco.

https://nodejs.org/es/ – Enlace de descarga

Una vez que lo haya instalado, podemos comenzar a crear nuestro proyecto. Sería mejor si encontrara un lugar en su computadora y cd entrará en él.

C:\Dev\MLJS>

Cuando lo haya hecho, puede llamar al siguiente comando para iniciar su proyecto:

> npm init -y

Esto iniciará sus archivos:

Wrote to C:\Dev\MLJS\package.json:{
  "name": "MLJS",
  "version": "1.0.0",
  "description": "",
  "main": "index.js",
  "scripts": {
    "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1"
  },
  "keywords": [],
  "author": "",
  "license": "ISC"
}

Instalación del paquete

Para este tutorial, usaremos brain.js – https://brain.js.org/#/.

Puedes instalarlo así:

> npm i brain.js
npm WARN deprecated [email protected]: request has been deprecated, see https://github.com/request/request/issues/3142
npm WARN deprecated [email protected]: this library is no longer supported> [email protected] install C:\Dev\MLJS\node_modules\gl     
> prebuild-install || node-gyp rebuild> [email protected] postinstall C:\Dev\MLJS\node_modules\brain.js
> npm rebuild gpu.jsnpm notice created a lockfile as package-lock.json. You should commit this file.
npm WARN [email protected] No description
npm WARN [email protected] No repository field.+ [email protected]
added 149 packages from 106 contributors and audited 149 packages in 19.516s9 packages are looking for funding
  run `npm fund` for detailsfound 0 vulnerabilities

Creación de su primer proyecto de aprendizaje automático en JavaScript

Para comenzar, cree un index.js para poner todo su código.

Deberá traer el módulo que acabamos de instalar:

const brain = require('brain.js');

Redes neuronales

Lo primero que vamos a hacer es crear una red neuronal.

Las redes neuronales normales, comúnmente denominadas simplemente redes neuronales, son sistemas informáticos inspirados vagamente por las redes neuronales biológicas que forman el cerebro de los animales.

Creemos uno:

const network = new brain.NeuralNetwork();

Ahora ingresemos algunos datos de entrenamiento:

network.train([
{ input: [1, 2], output: [1] },
{ input: [1, 3], output: [1] },
{ input: [2, 3], output: [0] },
{ input: [2, 4], output: [1] },
{ input: [1, 2], output: [0] },
{ input: [1, 3], output: [0] },
{ input: [3, 4], output: [0] }
]);

Es un pequeño conjunto de datos; por lo general, son bastante grandes, pero este es solo un ejemplo. Ahora creemos una variable para generar el resultado de su solicitud:

const output = network.run([1, 2]);

Y registremos eso en la consola:

console.log(output);

Puede ejecutar el programa Node.js llamando al siguiente comando en su consola:

> node index.js
Float32Array(1) [ 0.4723612368106842 ]

Como ve, nos da un valor de:

[ 0.4723612368106842 ]

Conclusión

Y ahí lo tenemos. Así, logramos agregar una red neuronal a nuestra aplicación. Espero que te haya resultado útil. Asegúrese de hacérmelo saber en los comentarios.