WEBVTT

00:00:01.240 --> 00:00:08.194
Aby utworzyć licznik czasu aktywności AI, wytrenujesz model uczenia maszynowego (ML) tak,

00:00:08.194 --> 00:00:13.080
aby rozpoznawał, kiedy wykonujesz różne ruchy lub czynności.

00:00:13.080 --> 00:00:18.960
Następnie połączysz ten model z gotowym kodem licznika aktywności,

00:00:18.960 --> 00:00:26.800
zanim pobierzesz go na swój micro:bit i użyjesz w prawdziwym życiu.

00:00:26.800 --> 00:00:33.960
Kliknij „Otwórz w micro:bit CreateAI”, aby uruchomić projekt.

00:00:33.960 --> 00:00:41.120
Ten projekt zawiera 6 próbek danych o ruchu dotyczących chodzenia, 6 próbek danych o ruchu

00:00:41.120 --> 00:00:47.200
dotyczących skakania w górę i w dół oraz 6 próbek danych o ruchu dotyczących pozostawania w bezruchu.

00:00:47.200 --> 00:00:54.200
Dodasz więcej próbek, rejestrując własne dane dotyczące ruchu.

00:00:54.200 --> 00:01:02.703
micro:bit CreateAI zbiera próbki danych o ruchu za pomocą akcelerometru, czyli czujnika ruchu na micro:bit.

00:01:05.726 --> 00:01:09.734
Będziesz nosić mikro:bit i akumulator na nadgarstku lub kostce

00:01:09.734 --> 00:01:15.120
, aby móc swobodnie się poruszać i rejestrować własne próbki danych o ruchu.

00:01:15.120 --> 00:01:20.400
Aby rozpocząć, podłącz noszone na kostce micro:bit do CreateAI.

00:01:20.400 --> 00:01:23.816
Nazywamy to gromadzeniem danych micro:bit.

00:01:23.816 --> 00:01:31.640
Jeśli Twój komputer ma włączoną funkcję Bluetooth, będziesz potrzebować tylko 1 micro:bit z akumulatorem i przewodem USB do transmisji danych.

00:01:31.640 --> 00:01:36.640
Jeśli nie masz połączenia Bluetooth, zostaniesz poproszony o użycie 2 micro:bitów.

00:01:36.640 --> 00:01:41.400
Drugi micro:bit pozostanie podłączony do kabla USB i będzie działał jako

00:01:41.400 --> 00:01:50.600
łącze radiowe z micro:bit zbierającym dane. Postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aby się połączyć.

00:01:50.600 --> 00:01:57.817
Po podłączeniu micro:bit zobaczysz, że linie na wykresie na żywo zmieniają się w miarę przesuwania micro:bit.

00:01:57.817 --> 00:02:02.297
Możesz teraz dodać własne próbki danych o ruchu.

00:02:02.297 --> 00:02:06.263
Ponieważ ten projekt zawiera już pewne próbki danych,

00:02:06.263 --> 00:02:16.912
sugerujemy na razie dodanie 1 próbki więcej dla każdego działania i poświęcenie więcej czasu na zbieranie i analizowanie danych później.

00:02:16.912 --> 00:02:24.800
Upewnij się, że urządzenie micro:bit do gromadzenia danych jest przymocowane po wewnętrznej stronie kostki, a przycisk B znajduje się na górze.

00:02:24.800 --> 00:02:29.280
Aby dodać dane do konkretnej akcji należy ją zaznaczyć klikając na nią.

00:02:29.280 --> 00:02:34.440
Przed rozpoczęciem 1-sekundowego nagrywania nastąpi 3-sekundowe odliczanie.

00:02:34.440 --> 00:02:40.080
Kliknij nagraj i od razu zacznij działać, aby mieć pewność, że otrzymasz czystą próbkę danych.

00:02:40.080 --> 00:02:43.960
Czysta próbka to taka, w przypadku której poruszasz się przez całą próbkę,

00:02:43.960 --> 00:02:48.593
nie zaczynasz późno ani nie kończysz ruchu wcześniej.

00:02:48.593 --> 00:02:55.519
Następnie spróbuj dodać dodatkową próbkę danych do zestawu danych „skakanie” i zestawu danych „bycie w bezruchu”.

00:02:55.519 --> 00:03:05.040
Wybierz je, klikając akcję, a następnie kliknij przycisk nagrywania i skacz lub pozostań nieruchomo podczas nagrywania próbek.

00:03:05.040 --> 00:03:16.521
Na próbkach „bycia nieruchomym” zauważysz, że linie x, y, z zmieniają miejsca w zależności od kąta podłączonego micro:bit.

00:03:16.521 --> 00:03:26.080
Nie mamy obecnie zbyt wielu danych, ale wystarczy, aby wytrenować nasz własny model uczenia maszynowego przy użyciu narzędzia CreateAI.

00:03:26.080 --> 00:03:33.720
Kliknij więc „Wytrenuj model”, aby użyć bieżących danych do zbudowania modelu ML.

00:03:33.720 --> 00:03:41.363
Narzędzie tworzy teraz model matematyczny, który powinien rozpoznawać różne działania podczas poruszania mikro:bitem.

00:03:41.363 --> 00:03:45.646
Po przeszkoleniu modelu zostanie wyświetlona strona Testowanie modelu.

00:03:45.646 --> 00:03:50.721
Teraz użyj zbioru danych micro:bit, aby sprawdzić, jak dobrze działa model.

00:03:50.721 --> 00:03:59.720
Powinien być nadal podłączony do narzędzia, a podczas przesuwania zobaczysz, że CreateAI szacuje, jakie działanie wykonujesz.

00:04:02.360 --> 00:04:09.698
Wypróbuj każde z działań, aby zobaczyć zarówno szacunkowe działanie, jak i zmianę wykresu słupkowego pewności.

00:04:11.257 --> 00:04:19.126
Wartość % na wykresie słupkowym pewności pokazuje, jak pewny jest model, że wykonujesz każdą akcję.

00:04:21.600 --> 00:04:26.520
Możesz zauważyć, że Twój model nie szacuje dokładnie niektórych działań, a może działa

00:04:26.520 --> 00:04:32.720
dobrze w przypadku jednego działania, ale nie drugiego, więc po sprawdzeniu, jak obecnie działa,

00:04:32.720 --> 00:04:40.360
dobrym pomysłem jest kliknięcie „Edytuj próbki danych” i ulepszenie Twój model.

00:04:40.360 --> 00:04:46.360
Modele uczenia maszynowego zwykle działają najlepiej z WIĘCEJ danych, więc zapisz dodatkowe próbki dla każdego

00:04:46.360 --> 00:04:54.960
działania lub skup się na zebraniu większej ilości danych dla działania, które było problematyczne podczas testowania.

00:04:54.960 --> 00:05:01.935
Można nagrać jedną próbkę na raz lub można nagrać 10 próbek w kolejności.

00:05:10.160 --> 00:05:23.081
Czyste próbki danych pomagają również w lepszym działaniu modelu uczenia maszynowego, dlatego sprawdź zestaw danych i zidentyfikuj wszelkie próbki danych, które mogłyby zmylić model.

00:05:26.003 --> 00:05:29.640
Możesz je usunąć, naciskając X.

00:05:30.840 --> 00:05:39.423
Po dodaniu większej ilości danych i sprawdzeniu zestawu danych kliknij ponownie „Wytrenuj model”, aby użyć zmienionego zestawu danych.

00:05:40.483 --> 00:05:45.992
Następnie przetestuj model ponownie na stronie „Testowanie modelu”.

00:05:48.555 --> 00:05:54.640
Gdy będziesz zadowolony z zachowania modelu ML, możesz go użyć z gotowym kodem projektu.

00:05:54.640 --> 00:06:02.480
Kliknij „Edytuj w MakeCode”, aby zobaczyć bloki kodu w specjalnej wersji Microsoft MakeCode.

00:06:02.480 --> 00:06:09.560
Zawsze możesz wrócić do CreateAI, korzystając ze strzałki w lewym górnym rogu ekranu.

00:06:09.560 --> 00:06:19.240
Te bloki kodu korzystają z modelu utworzonego w liczniku ćwiczeń.

00:06:19.240 --> 00:06:26.160
Kod wykorzystuje 3 zmienne, aby śledzić, jak długo wykonywałeś każdą akcję.

00:06:26.160 --> 00:06:33.680
Kiedy program jest uruchamiany po raz pierwszy, ustawia te zmienne czasowe na 0.

00:06:33.680 --> 00:06:40.120
Bloki „przy uruchomieniu ML” są wyzwalane, gdy model ML zdecyduje, że rozpocząłeś określoną akcję.

00:06:40.120 --> 00:06:49.250
Pokazują różne ikony na wyświetlaczu LED micro:bit, w zależności od przewidywanej akcji, którą wykonujesz.

00:06:50.289 --> 00:07:01.280
Blokady „przy zatrzymaniu ML” są uruchamiane, gdy model ML uzna, że ​​zakończyłeś czynność, w tym przypadku chodzenie, skakanie lub pozostawanie w bezruchu.

00:07:01.280 --> 00:07:06.880
Kod wewnątrz każdego bloku czyści ekran i dodaje czas trwania właśnie zakończonej akcji

00:07:06.880 --> 00:07:13.440
do zmiennej przechowującej całkowity czas każdej akcji.

00:07:13.440 --> 00:07:19.440
Model ML współpracuje z kodem, aby umożliwić podgląd całkowitego czasu poświęconego na każdą akcję.

00:07:19.440 --> 00:07:23.040
Naciśnij przycisk A, aby zobaczyć szacunkowy czas marszu.

00:07:23.040 --> 00:07:28.160
Naciśnij przycisk B, aby zobaczyć, jak długo model szacował, że skakałeś.

00:07:28.160 --> 00:07:34.080
Aby zobaczyć szacowany czas trwania, naciśnij jednocześnie A i B.

00:07:34.080 --> 00:07:44.111
Timer odlicza czas w milisekundach, tysięcznych części sekundy, więc pokazana liczba jest dzielona przez 1000, aby pokazać czas w sekundach.

00:07:44.111 --> 00:07:53.160
Aby licznik aktywności AI działał na Twoim micro:bit, wystarczy pobrać ten kod na micro:bit.

00:07:53.160 --> 00:08:00.642
Jeśli nie masz innego dostępnego micro:bit, po prostu zamień kod znajdujący się obecnie na micro:bit zbierającym dane na kod projektu.

00:08:01.646 --> 00:08:05.000
Teraz możesz przetestować projekt w prawdziwym życiu.

00:08:05.000 --> 00:08:10.040
Czy podczas ćwiczeń wyświetlają się prawidłowe ikony, czy nie?

00:08:10.040 --> 00:08:15.800
Możesz sprawdzić, czy kod timera działa dobrze z modelem, wykonując 3 proste kroki:

00:08:15.800 --> 00:08:19.160
Naciśnij przycisk resetowania. Skacz przez 30 sekund.

00:08:19.160 --> 00:08:25.540
Następnie naciśnij przycisk B. Na wyświetlaczu powinna pojawić się liczba 30.

00:08:25.540 --> 00:08:28.560
Możesz teraz połączyć się z CreateAI,

00:08:28.560 --> 00:08:34.560
zebrać własne dane, wykorzystać je do uczenia, testowania i ulepszania modelu uczenia maszynowego, a następnie możesz

00:08:34.560 --> 00:08:40.600
połączyć ten model z gotowym kodem i wypróbować go na własnym mikro: fragment.

00:08:40.600 --> 00:08:48.379
Jeśli szukasz sposobów na jeszcze większą personalizację, spróbuj dodać różne akcje, takie jak bieganie lub kroki taneczne.

00:08:48.379 --> 00:08:52.480
Cieszyć się!