У меня есть проект, по которому я должен классифицировать данные, поступающие от нескольких датчиков (данные на основе временных рядов), таких как гироскоп, к нескольким классам.Я использовал несколько классификаторов, включая SVM, дерево решений, нейронные сети, KNN, ... в пакетном сценарии.Моя конечная цель - найти точный, легкий и в то же время классификатор в режиме реального времени, который также может улучшить его для реализации на моем устройстве с ограниченными источниками (ЦП, ОЗУ и т. Д.).Я думал о классификаторе под наблюдением, так как я могу сохранить несколько помеченных данных на моем устройстве и использовать будущие точки данных для улучшения моего классификатора.У кого-нибудь есть рекомендации или опыт в этом отношении?