Search academic texts

Information × Registration Number 2125U004505, Article popup.category Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Title TINYML NETWORK PROFILER IN BROWSER popup.author Prylipa ArtemFilatova AnnaPrylipa ArtemFilatova Anna popup.publication 02-12-2025 popup.source_user Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» popup.source https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/4114 popup.publisher Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Description Представлено клієнтський TinyML профайлер мережевих характеристик у веббраузері, орієнтований на роботу на пристроях з обмеженими ресурсами та в умовах нестабільних або повільних мереж. Рішення поєднує порогове вирішальне правило з легковаговою логістичною моделлю, що виконується локально та забезпечує класифікацію мережевого з’єднання. Актуальність. Зростання частки мобільного трафіку, різнорідність мережевого середовища та обмеженість наявних браузерних індикаторів ускладнюють точне прийняття рішень на клієнті. Об’єкт дослідження: процес клієнтського профілювання та класифікації якості мережевого з’єднання у браузері на основі стандартних Web Performance API та ML-моделей. Мета роботи: аналіз, проєктування та реалізація прозорого й відтворюваного профайлера, здатного класифікувати тип мережевого з’єднання, формувати інтерпретовані ознаки без серверної підтримки. Методи. Використано Navigation/Resource Timing і PerformanceObserver для збору сирих сигналів. Сформовано вектор із 14 ознак (медіани/квантилі RTT і пропускної здатності, варіабельність, евристика втрат, індикатори протоколів та Service Worker). Запропоновано порогове правило з гістерезисом і довірою рішення та softmax модель. Результати. Розроблено профайлер без спеціальних дозволів і сторонніх сервісів. У контрольованих сценаріях емуляції мережі досягнуто підвищення точності класифікації порівняно з чистим пороговим підходом, забезпечено низькі накладні витрати та пояснюваність рішень. Висновки. Запропоноване рішення є ефективним засобом оперативної та інтерпретованої оцінки мережевих умов у браузері, придатним для середовищ з обмеженими ресурсами. Результати можуть бути використані для подальшого вдосконалення адаптивного завантаження, розширення простору ознак і впровадження компактніших ML-моделей у вебзастосунках. popup.nrat_date 2026-04-19 Close