Como parte de sus esfuerzos por llevar el aprendizaje automático prácticamente a todas sus áreas de actividad, Google ha creado una nueva biblioteca denominada Deeplearn.js, que hará posible entrenar redes neurales en aplicaciones web. Esta posibilidad sentará la base para nuevas áreas de aplicación.
“Una biblioteca de aprendizaje automático instalada en el cliente podría convertirse en una plataforma para presentaciones interactivas, que permita crear prototipos más veloces, y también para aplicaciones de procesamiento offline”, comentaron desarrolladores de Google a la publicación Infoworld, destacando que el navegador es una de las plataformas de programación más populares del mundo.
Por ahora, la nueva biblioteca sólo puede ser utilizada por el navegador de la propia Google, Chrome, aunque los planes de la empresa son desarrollar la iniciativa con el fin de incorporar otros navegadores a mediano plazo.
La biblioteca puede utilizar el chip gráfico de la computadora para realizar cálculos utilizando el interfaz WebGL de JavaScript, que por lo demás está dedicado a generar gráficos.
En su funcionamiento, Deeplearn.js se asemeja a Tensorflow, que es la biblioteca de aprendizaje automático de Google para computadoras y servidores, como asimismo Numpy, una biblioteca para problemas de índole numérica.
“Hemos implementado algunas de las operaciones más frecuentemente utilizadas en Tensorflow. También pondremos a disposición de los interesados herramientas capaces de exportar elementos de Tensorflow, lo que dará a los desarrolladores la posibilidad de importarlas en sitios web con el fin de crear inferencias con Deeplearning.js”. Por inferencia se entiende el proceso en que una red neural llegar a un resultado.
Deeplearn.js puede ser utilizado con Javascript, mientras que el lenguaje Typescript de Microsoft, que es compilado a Javascript, es la herramienta preferida por los desarrolladores de la biblioteca.
La empresa ha publicado una demo, que por ahora sólo funciona con Chrome.
