ESP32: Базовые алгоритмы машинного обучения

[izxshevtsov]

"Но за последние годы стало ясно, что даже на таких простых устройствах можно запускать алгоритмы машинного обучения. "

Это было ясно с самого начала. Вернее было бы сказать, что за последние годы это стало легче благодаря TFL

[imageman]

Решающее дерево
Одно решающее дерево практически никогда не используют. Смотрят на лес деревьев, а лучше на бутстреп. XGBoost можно сделать модель, которая потом (с некоторыми усилиями) конвертируется в любой стандартный язык программирования (я несколько лет назад пользовался для этого m2cgen - Transform ML models into a native code [Java, C, Python, Go, JavaScript, Visual Basic, C#, R, PowerShell, PHP, Dart, Haskell, Ruby, F#, Rust] with zero dependencies)

[Javian]

Наверное лучше воспользоваться дешевой специализированной платой LuckFox Pico. https://habr.com/ru/articles/852376/

[kukovik]

А если для k-NN хранить не все облака обучающих данных, а только их центры? Тогда рост обучающей выборки просто будет уточнять координаты центров, а не увеличивать время расчета.

[0tt0max]

Интересно бы было не реализовать алгоритм на плате, а обучить модель kNN в scikit-learn и ее уже как-то преобразовать и использовать на плате для инференса. Такой вариант возможен? Может кто-нибудь подсказать? И это интересно не только для kNN, но и для других алгоритмов МО.