В этой статье представлен системный подход к встраиваемому машинному обучению на устройствах класса микроконтроллера. В ней подробно описываются ключевые инженерные решения, такие как выбор образцов данных, извлечение признаков, проверка несбалансированности классов, совместный дизайн модели и режима работы, а также развертывание в потоке, используя примеры распознавания инерциальных движений и распознавания ключевых слов. Работа предоставляет практические правила проектирования надежного выполнения инференса на устройстве, включая кураторство данных, квантование, пороговые значения, планирование и мониторинг в полевых условиях.