Как внедрять ML на устройствах, где памяти меньше, чем вкладок в вашем браузере? 👀
Если ваше устройство считает 1 ГБ памяти непозволительной роскошью — этот материал точно стоит открыть.
Александр Лошкарев, инженер-программист в Eltex, разбирает, как внедрять ML-модели на краевых устройствах, которые жестко ограничены в ресурсах и имеют меньше 256 МБ оперативной памяти.
📖 Часть 1 / Часть 2
Если ваше устройство считает 1 ГБ памяти непозволительной роскошью — этот материал точно стоит открыть.
Александр Лошкарев, инженер-программист в Eltex, разбирает, как внедрять ML-модели на краевых устройствах, которые жестко ограничены в ресурсах и имеют меньше 256 МБ оперативной памяти.
Обычно беспроводные устройства работают в статическом режиме: их один раз конфигурируют, и дальше они годами не меняют параметры, если только администратор не вмешается вручную. Но в современных сетях Wi-Fi такой подход неэффективен из-за постоянной интерференции и изменения радиообстановки. мы решили провести эксперимент и попробовать внедрить механизмы самообучения прямо в точки доступа.
📖 Часть 1 / Часть 2