javascript - 在客户端 javascript 中使用/生产经过训练的机器学习模型？

Question

所以这是我一直在考虑的一个有点疯狂的想法。我正在考虑为某些 Web 内容(的专门子集)构建一个分类器，然后以 chrome 扩展的形式将其提供给用户。 (因此:用户转到网页，点击 chrome 扩展程序上的按钮，扩展程序应用预训练模型生成预测，将结果呈现给用户。)

但我很吝啬，我不想运行服务器来从 chrome 扩展程序接收数据、生成预测并将其发回给用户。我突然想到:为什么不直接找到某种方法来序列化经过训练的模型或其他东西，然后全部在客户端完成。

因此，如果我最终拟合了一个非常简单的模型，例如逻辑回归之类的，那么很容易转移到客户端。最终，训练有素的逻辑回归只能表示为将特征映射到预测的普通数学函数，就像一行代码。我想这对于一些更高级的模型(线性 SVM)也是如此。在这种情况下，chrome 扩展程序可以完成所有数据清理等工作，然后生成预测只是计算点积的问题。但如果我最终使用随机森林之类的东西，情况就不一样了。

不幸的是，似乎没有 PMML 库或类似的 javascript 库。

所以，我求助于互联网的智慧。是否有任何其他方法可以在客户端 javascript 上使用生产 ML 模型？或者这些选项真的只是(1)运行服务器，(2)为 JS 编写 PMML 库，(3)没有第三个选项？

谢谢!

Answer 1

您的模型是否已经以 PMML 数据格式可用？

如果是，那么:

1. 将 PMML 翻译成 Java 源代码。这很容易使用 JPMML图书馆。
2. 将 Java 源代码翻译成 JavaScript 源代码。使用 Google Web Toolkit 更容易.

因此，您将拥有一个独立的 JavaScript 模型对象，该对象公开模型架构查询和评分 API，类似于 JPMML-Evaluator图书馆。