Esta página se tradujo automáticamente con la API de traducción de Google Cloud.
Algunas páginas se pueden leer mejor en su totalidad.
Node.js es un potente tiempo de ejecución de JavaScript basado en el motor de JavaScript V8 de Chrome. Se utiliza para desarrollar aplicaciones de red y del lado del servidor.
La IA es un proceso de programación de computadoras para que tomen decisiones por sí mismas. Esto se puede hacer a través de una serie de métodos, incluido el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis predictivo.
En este artículo, exploraremos cómo usar Node.js y AI juntos para crear aplicaciones poderosas. Cubriremos los siguientes temas:
Antes de que podamos comenzar a desarrollar nuestra aplicación de IA, debemos configurar un entorno de desarrollo. Necesitaremos lo siguiente:
Node.js se puede descargar e instalar desde el [sitio web oficial] (https://nodejs.org/en/). Una vez instalada podemos comprobar la versión ejecutando el siguiente comando:
node -v
Necesitaremos un editor de texto para editar nuestro código. Hay muchos editores de texto diferentes disponibles, como Sublime Text, Atom y [Visual Studio Code](https: //código.visualstudio.com/).
Ahora que tenemos configurado nuestro entorno de desarrollo, podemos comenzar a crear nuestra aplicación de IA. Comenzaremos creando un archivo llamado app.js
. En este archivo, necesitaremos el módulo ai-sdk
:
const ai = require('ai-sdk');
Este módulo nos brinda la capacidad de usar IA dentro de nuestra aplicación Node.js.
A continuación, crearemos una función simple que tomará una cadena y devolverá una respuesta:
function getResponse(input) {
return "You said: " + input;
}
Esta función tomará una cadena como entrada y devolverá una cadena como salida.
Ahora que tenemos nuestra función, debemos llamarla e imprimir el resultado en la consola:
console.log(getResponse("Hello, world!"));
Si ejecutamos nuestra aplicación con el comando node
, deberíamos ver el siguiente resultado:
You said: Hello, world!
En esta sección, exploraremos cómo usar el aprendizaje automático con Node.js. Usaremos el módulo brain.js
para entrenar una red neuronal simple.
Primero, necesitamos instalar el módulo brain.js
:
npm install brain.js --save
Una vez instalado el módulo, podemos solicitarlo en nuestro archivo app.js
:
const brain = require('brain.js');
A continuación, necesitamos crear nuestra red neuronal. Crearemos una función que tomará una entrada y devolverá una salida:
function createNetwork() {
const net = new brain.NeuralNetwork();
net.train([
{input: { r: 0.03, g: 0.7, b: 0.5 }, output: { black: 1 }},
{input: { r: 0.16, g: 0.09, b: 0.2 }, output: { white: 1 }},
{input: { r: 0.5, g: 0.5, b: 1.0 }, output: { white: 1 }}
]);
const output = net.run({ r: 1, g: 0.4, b: 0 }); // { white: 0.99, black: 0.002 }
return output;
}
En esta función, estamos creando una nueva red neuronal usando el módulo brain.js
. Luego estamos entrenando nuestra red neuronal con tres puntos de datos. El primer punto de datos es una entrada de { r: 0.03, g: 0.7, b: 0.5 }
y la salida es { black: 1 }
. Esto significa que nuestra red neuronal aprenderá que cuando la entrada es { r: 0.03, g: 0.7, b: 0.5 }
, la salida debe ser { black: 1 }
. Estamos repitiendo este proceso para el segundo y tercer punto de datos.
Finalmente, estamos ejecutando nuestra red neuronal con la entrada { r: 1, g: 0.4, b: 0 }
. Esto devolverá una salida de { white: 0.99, black: 0.002 }
. Esto significa que nuestra red neuronal ha predicho que es más probable que la entrada sea "blanca" que "negra".
Ahora que hemos creado nuestra red neuronal, podemos usarla para hacer predicciones. Crearemos una función que tomará una entrada y devolverá una predicción:
function getPrediction(input) {
const output = createNetwork().run(input);
const prediction = Object.keys(output)[0];
return prediction;
}
En esta función, primero ejecutamos nuestra red neuronal con la entrada. Esto devolverá una salida de { white: 0.99, black: 0.002 }
. Luego estamos usando el método Object.keys
para obtener la primera clave de la salida (white
). Esta es nuestra predicción.
Finalmente, llamaremos a nuestra función getPrediction
e imprimiremos la predicción en la consola:
console.log(getPrediction({ r: 1, g: 0.4, b: 0 })); // white
Si ejecutamos nuestra aplicación con el comando node
, deberíamos ver el siguiente resultado:
white
Esto significa que nuestra red neuronal ha predicho correctamente que la entrada es "blanca".