Llevamos tres semanas hablando sobre TensorFlow.js, incluso ya sabemos entrenar un simple modelo capaz de predecir el valor de una función. Sin embargo, TensorFlow.js es mucho más útil que simplemente un “adivinador de funciones”.
En el artículo de hoy miraremos qué opciones más te proporciona la herramienta, y cuáles son los casos de uso típicos para TensorFlow.js, actualmente.
Pero antes de seguir, te recomiendo leer los siguientes artículos:
- Node.js ¿Qué es Node.js, y para qué sirve?
- JavaScript: ¿Qué es npm?
- JavaScript: ¿Qué es Tensorflow.js?
- Introducción a TensorFlow.js: 3 conceptos básicos
- Introducción a TensorFlow.js: ¿Cómo configurar un proyecto?
- Introducción a TensorFlow.js: Modelos y predicciones
Casos de Usos de TensorFlow.js
Como organización o desarrollador web, puedes usar el aprendizaje automático (AA) para mejorar la interacción con tus usuarios.
Gracias a TensorFlow.js puedes crear y ejecutar modelos de Inteligencia Artificial en documentos HTML. Esto significa que si tus usuarios utilizan navegadores que soportan JavaScript, algo altamente probable, podrán beneficiarse de estos modelos.
Aquí tienes algunos ejemplos, para que veas por dónde tirar:
1. Crear arte abstracto
Si eres un aficionado al arte y te gustaría usar redes neuronales para generar arte y crear algunas imágenes interesantes, podrías ver los siguientes ejemplos:
- Real time abstract art generation using a neural net
- Generative Art using Neural Networks and Javascript | by Purnima Kamath
2. Jugar
Los juegos son uno de los ejemplos clásicos en los que la Inteligencia Artificial juega un papel central. Aquí tienes algunos ejemplos del uso de TensorFlow.js en videojuegos:
- MagicCube/tensorflow-rex-run: A TensorFlow.js based AI player platform for T-Rex Runner. T-Rex Runner is originally an easter egg game inside chrome.
- Training TensorFlow JS to play retro videogames - ChaosPixel v0.2.1
3. Recomendar contenido
Desde el punto de vista del Marketing Digital, este es, quizás, el caso de uso más interesante. Muchas plataformas de medios utilizan la Inteligencia Artificial para recomendar contenido a los usuarios. TensorFlow.js te permite hacer esta recomendación en el lado del cliente. Los siguientes son algunos de los ejemplos:
- Build, Train, and Deploy a Book Recommender System Using Keras, TensorFlow.js,
- Build a Content-based recommendation engine in JS
Otros proyectos para empezar
Si quieres aprender de forma rápida, con proyectos de TensorFlow.js ya desarrollados, aquí te dejo algunos de estos proyectos:
- face-api.js. Es una biblioteca de reconocimiento facial de JavaScript implementada sobre TensorFlow.js.
- Arbitrary Style Transfer. Está desarrollado sobre TensorFlow.js, funciona totalmente en tu navegador, y te permite transferir un estilo de una imagen a otra. Por ejemplo, transferir estilos de pinturas o artes abstractas de famosos a tu propia imagen o foto.
- nsfw.js. Te permite clasificar imágenes en tu navegador. Un ejemplo sería si quieres censurar contenido para menores.
- Real-Time-Person-Removal. Estoy seguro que has tenido, muchas veces, la necesidad de eliminar el fondo de una imagen. Pero, ¿cómo harías para eliminar una persona de fondos complejos y en tiempo real, en el navegador? ¡Real Time Person Removal te ayuda a hacerlo!
- Handtrack.js. Es una biblioteca que te permite crear prototipos de detección de manos en tiempo real, directamente en el navegador.
Conclusión
Cómo has podido ver TensorFlow.js, es una buena herramienta para que los desarrolladores de JavaScript puedan empezar a iniciarse en el mundo del aprendizaje automático. El hecho de poder hacerlo desde el navegador es una ventaja, desde mi punto de vista.
Espero que los casos de uso y las bibliotecas mencionadas en este artículo te inspiren, para que empieces a desarrollar nuevas aplicaciones web impulsadas por inteligencia artificial.
¿Utilizas algunos de los ejemplos en tus proyectos? ¡Coméntalo abajo!
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