利用一点机器学习来加速你的网站

在生活中，我有 73% 的时光在推敲 web 机能-在低鼓掌机上达到 60 FPS、有序加载资本、离线缓存任何能缓存的资本。还有一些其他的优化。

比来，我发明本身对 web 机能的定义可能太狭隘了，大年夜用户的角度上来说，这些只是 web 机能中的一些小插曲。

所以我打开了我经常去的网站，测验测验了所有的用户可能的操作，并记录操作所花费的时光。(我们须要一些用户操作时光轴对象)

之后，我发清楚明了一个可行的晋升机能的筹划。

下面的文┞仿内容聚焦在某个具体网站的具体操作步调。然则我认为这个解决筹划(嗯，没错!就是机械进修)可以应用到很多其他类型的网站上去。

这个网站，用于卖家出售没用的器械，买家经由过程购买这些器械来淘一些有价值的器械。

当卖扼要在网站上出售器械时刻，要先选择分类, 再选择对应的模版，然后填写细节信息，预览，最后宣布。

然而第一步 — 选择分类 — 就把我带进了一条弯路

起首，一共有674个类别，我根本不知道我你破旧的皮划艇属于哪个类别( Steve Krug 说的好，不要让用户去思虑 )

第二步，即使我知道商品所属的类别 — 子类别 — 子子类别，我也要至少花费12秒的时光。

如不雅我跟你说，我能把你的页面的加载时光削减12秒，你必定认为我疯了。那么为什么不在一些其余处所来节约这12秒呢。

正如凯撒大年夜帝所说，时光很宝贵的呢。

我一向认为用户蒙昧是福。我如不雅把商品的标题、描述、价格放到机械进修的模型琅绫擎，体系应当能主动计算出商品所属的分类。

机械进修-你不该回避它，你要却竽暌沟抱它

一开端的时刻，我对机械进修一点概念都没有。我是在游戏 AI ，以及 Alpha 狗克服仁攀类顶级围棋棋手之后才有所懂得的。

是以我计算开端去懂得它，下面的几步一个小时都不须要。

Google 搜刮 'machine learning'
查看大年夜量的关于机械进修的文┞仿
发清楚明了亚马逊宣布的机械进修相干的办事
我开端意识到我不须要知道太多的关于机械进修的器械
嗯。好高兴

应用一点机械进修来加快你的网站

一个简单的实现流程

亚马逊宣布了他的机械进修文档。如不雅你不是对这个文档很感兴趣，计算花5个小时去浏览，那么就来看下我写的一些总结吧。

整顿如下：

获取一些 CSV 数据文件，每行都是一个商品项(^_^我的皮划艇)，列名是标题、描述、价格、所属分类。
把数据传送到亚马逊的 AWS S3 bucket 琅绫擎
用数据去练习机械。如许子，这个小小云机械人就能经由过程商品的标题，描述和价格去猜测他的分类了。
在前端页面上，写一些代码，获取用户输入的标题/描述/价格，发给这个云机械人，经由计算，就能向猜测这个商品所属的分类了。

拭魅战模仿

下面的结不雅必定会让你对机械进修保持兴趣。你只要信赖我，建议类别是由深度进修模仿猜测出来的。

让我们去卖一个冰箱

应用一点机械进修来加快你的网站

再来试一下卖个水族馆：

这个云机械人居然能辨认出水族馆!

当我看到这个结不雅的时刻棘手舞足蹈，是不是棒棒哒?

(我悄悄的告诉你我是怎么实现的：React, Redux, JQuery, Mox, RxJs, BlueBird, Bootstrap, Sass, Compass, NodeJs, Express, Loadsh。项目是应用 webpack 打包。最后生成的文件在1M阁下)

嗯。不 BB 了。开端讲正经事。

一开端为了拿到机械学惯用的数据。我也是想破了头。我大年夜概须要10K条数据。后来是在一个本地的交易网站膳绫擎发明有这些数据。看了一下 URL 和 DOM 构造之后，我用 Google Scraper 插件提取了一些数据。导出成 CSV 文件。在这些数据上我大年夜概花费了四个小时。将近全部项目时光的一半了。

数据整顿好之后，上传到了 Amazon S3 上，设备了一下机械进修的参数，设置了数据模型。全部进修的 CPU 耗时才3分钟。

界面上还有一个及时猜测功能，所以我计算用一些参数测试一下。

应用一点机械进修来加快你的网站

为了不在浏览器琅绫擎裸露出我的 Amazon API ，所以我把 API 放到了 Node 办事器上。

后台代码(Node)

应用方法很简单。接口参数为 modelId, 办事器返回一个 prediction ：

const AWS = require('aws-sdk');  
const machineLearning = new AWS.MachineLearning();  
const params = {  
MLModelId: 'some-model-id',  
PredictEndpoint: 'some-endpoint',  
Record: {}, 	
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