В этой статье представлен системный подход к встраиваемому машинному обучению на устройствах класса микроконтроллера. Описывается ключевые инженерные решения, такие как выбор образцов данных, извлечение признаков, проверка несбалансированности классов, совместный дизайн модели и времени выполнения, а также развертывание в потоке, с использованием задач распознавания инерционных движений и распознавания ключевых слов в качестве примеров. Работа предоставляет практические правила проектирования для надежного выполнения инференса на устройстве, включая кураторство данных, квантование, пороговые значения, планирование и мониторинг в поле.