WEBVTT 00:00:01.560 --> 00:00:08.360 Om jouw eenvoudige AI-trainingstimer te maken, train je een machine learning- (of ML-) model. 00:00:08.360 --> 00:00:15.080 Dit model herkent wanneer je wel en niet traint. 00:00:15.080 --> 00:00:23.720 Vervolgens combineer je het model met kant-en-klare code voor een trainingstimer... 00:00:23.720 --> 00:00:28.720 voordat je het naar je micro:bit downloadt en in het echt gebruikt. 00:00:28.720 --> 00:00:35.960 Klik op 'Openen in micro:bit CreateAI' om het project te starten. 00:00:35.960 --> 00:00:40.760 Het project wordt geleverd met 3 voorbeelden van bewegingsgegevens voor sporten 00:00:40.760 --> 00:00:45.440 en 3 voorbeelden van bewegingsgegevens voor niet sporten. 00:00:45.440 --> 00:00:51.000 Je moet meer samples toevoegen door jouw eigen bewegingsgegevens op te nemen. 00:00:51.000 --> 00:00:56.480 micro:bit CreateAI verzamelt bewegingsgegevens met behulp van de versnellingsmeter 00:00:56.480 --> 00:01:02.240 (of bewegingssensor) op de micro:bit. Je draagt ​​een micro:bit en batterijpakket 00:01:02.240 --> 00:01:08.840 om je pols of enkel, zodat je je vrij kunt bewegen en je eigen bewegingsgegevens kunt vastleggen. 00:01:08.840 --> 00:01:13.480 Om aan de slag te gaan, moet je de gegevensverzameling micro:bit instellen. 00:01:13.480 --> 00:01:22.240 Sluit de om de pols gedragen micro:bit aan op CreateAI. Als Bluetooth op jouw computer is ingeschakeld, 00:01:22.240 --> 00:01:28.680 heb je slechts 1 micro:bit en een USB-datakabel nodig. Als je geen Bluetooth-verbinding hebt, 00:01:28.680 --> 00:01:33.800 wordt je gevraagd om 2 micro:bits te gebruiken. De tweede micro:bit blijft aangesloten 00:01:33.800 --> 00:01:39.640 op de USB-kabel en fungeert als radioverbinding met de micro:bit voor gegevensverzameling. 00:01:39.640 --> 00:01:42.936 Volg de instructies op het scherm om verbinding te maken. 00:01:44.495 --> 00:01:47.320 Zodra jouw micro:bit voor gegevensverzameling is aangesloten, 00:01:47.320 --> 00:01:53.280 zie je de lijnen in de livegrafiek veranderen terwijl je jouw micro:bit beweegt. 00:01:53.280 --> 00:01:58.360 Je bent nu klaar om jouw eigen bewegings-data samples toe te voegen. 00:01:58.360 --> 00:02:04.440 Omdat dit project al een aantal data samples bevat, raden we je aan om 00:02:04.440 --> 00:02:12.840 voorlopig voor elke actie nog één sample toe te voegen en later meer tijd te besteden aan het verzamelen en analyseren van gegevens. 00:02:12.840 --> 00:02:16.600 Bepaal welke 'oefenactie' je gaat uitvoeren. 00:02:16.600 --> 00:02:23.040 Dit kan rennen, stevig wandelen, springen, boksen, dansen of een andere oefening zijn. 00:02:23.040 --> 00:02:29.920 Zorg ervoor dat de micro:bit is bevestigd aan de pols of enkel die beweegt. 00:02:29.920 --> 00:02:34.440 Om gegevens aan een specifieke actie toe te voegen, selecteer je deze door erop te klikken. 00:02:34.440 --> 00:02:39.640 Er wordt 3 seconden afgeteld voordat een opname van 1 seconde begint. 00:02:39.640 --> 00:02:45.200 Klik op opnemen en ga meteen aan de slag om ervoor te zorgen dat je een nette data sample krijgt. 00:02:45.200 --> 00:02:49.080 Een nette sample is een sample waarbij je tijdens het hele sample beweegt, 00:02:49.080 --> 00:02:55.440 je niet te laat begint of te vroeg klaar bent met bewegen. Probeer vervolgens een extra data sample toe te voegen 00:02:55.440 --> 00:03:00.920 aan de dataset 'Niet sporten'. Selecteer deze door op de actie te klikken 00:03:00.920 --> 00:03:06.440 en blijf stil staan, of beweeg slechts een heel klein beetje terwijl je de sample opneemt. 00:03:06.440 --> 00:03:10.800 Je zult merken dat de x,y,z-lijnen van plaats veranderen, afhankelijk 00:03:10.800 --> 00:03:14.768 van de hoek waaronder je je micro:bit vasthoudt. 00:03:14.768 --> 00:03:18.320 Het project beschikt momenteel niet over veel gegevens, 00:03:18.320 --> 00:03:24.400 maar we hebben genoeg om ons eigen machine learning-model te trainen met CreateAI. 00:03:24.400 --> 00:03:30.360 Klik dus op 'Trainen' om de huidige gegevens te gebruiken om een ​​ML-model te bouwen. 00:03:30.360 --> 00:03:34.640 De tool bouwt nu een wiskundig model dat verschillende 00:03:34.640 --> 00:03:39.360 acties zou moeten herkennen wanneer je je micro:bit verplaatst. Zodra het model is getraind, 00:03:39.360 --> 00:03:44.080 zie je de pagina Model testen. Je micro:bit voor gegevensverzameling kan nu 00:03:44.080 --> 00:03:50.160 worden gebruikt om te testen hoe goed het model werkt. Het zou nog steeds verbonden moeten zijn met de tool, 00:03:50.160 --> 00:03:59.800 en je zult zien dat CreateAI, terwijl je het verplaatst, inschat welke actie je uitvoert. 00:03:59.800 --> 00:04:05.240 Probeer verschillende niveaus van training of niet-training uit om zowel de geschatte 00:04:05.240 --> 00:04:12.400 actie als de zekerheidsbalkgrafiek te zien veranderen. Het percentage in het zekerheidsstaafdiagram laat zien hoe 00:04:12.400 --> 00:04:16.840 zeker het model is dat je een bepaalde actie uitvoert. 00:04:16.840 --> 00:04:22.240 Mogelijk merk je dat je model sommige acties niet nauwkeurig schat, of dat het 00:04:22.240 --> 00:04:28.560 voor de ene actie goed werkt, maar niet voor de andere. Dus nadat je hebt onderzocht hoe het momenteel werkt, NOTE Paragraph 00:04:28.560 --> 00:04:34.520 is het een goed idee om op 'Data samples bewerken' te klikken en jouw model te verbeteren. 00:04:34.520 --> 00:04:41.320 Machine learning-modellen werken meestal het beste met meer gegevens, dus neem wat extra samples op voor elk 00:04:41.320 --> 00:04:48.800 van de acties, of concentreer je op het verzamelen van meer gegevens voor de actie die problematisch was bij het testen. 00:04:48.800 --> 00:04:54.240 Je kunt 1 sample tegelijk opnemen of je kunt 10 samples achter elkaar opnemen. 00:04:54.240 --> 00:04:58.840 Nette data samples zorgen er ook voor dat een ML-model beter werkt, 00:04:58.840 --> 00:05:05.560 dus onderzoek je dataset en identificeer eventuele datavoorbeelden die het model in verwarring kunnen brengen. 00:05:05.560 --> 00:05:12.080 Je kunt deze verwijderen door op X te drukken. Nadat je meer gegevens hebt toegevoegd en 00:05:12.080 --> 00:05:17.720 jouw dataset hebt gecontroleerd, klik je opnieuw op Model trainen om jouw gewijzigde dataset te gebruiken. 00:05:17.720 --> 00:05:27.000 Test het model vervolgens opnieuw op de pagina 'Model testen'. 00:05:27.000 --> 00:05:30.200 Als je tevreden bent met hoe het ML-model zich gedraagt, 00:05:30.200 --> 00:05:34.120 kun je het gebruiken met de kant-en-klare projectcode. 00:05:34.120 --> 00:05:40.920 Klik op 'Bewerken in MakeCode' om de codeblokken in een speciale versie van Microsoft MakeCode te bekijken. 00:05:40.920 --> 00:05:48.560 Je kunt altijd terugkeren naar CreateAI via de pijl linksboven in het scherm. 00:05:48.560 --> 00:05:54.720 Deze codeblokken gebruiken het model dat je binnen een trainingstimer hebt gemaakt. 00:05:54.720 --> 00:05:59.760 De code gebruikt twee variabelen om bij te houden hoe lang je hebt gesport en hoe 00:05:59.760 --> 00:06:04.160 lang je niet hebt gesport. Wanneer het programma voor het eerst wordt uitgevoerd, worden 00:06:04.160 --> 00:06:09.360 deze timervariabelen op 0 gezet. De 'wanneer ML start'-blokken worden 00:06:09.360 --> 00:06:15.400 geactiveerd wanneer het ML-model besluit dat je bent begonnen met trainen of niet. 00:06:15.400 --> 00:06:19.240 Ze tonen verschillende pictogrammen op het LED-display van de micro:bit, afhankelijk 00:06:19.240 --> 00:06:25.920 van de actie die je volgens schattingen uitvoert. De 'wanneer ML stopt'-blokken worden geactiveerd wanneer het 00:06:25.920 --> 00:06:32.960 ML-model besluit dat je een actie hebt voltooid, in dit geval wel of niet trainen. 00:06:32.960 --> 00:06:38.240 Code in elk blok maakt het scherm leeg en voegt de duur van de actie die zojuist is 00:06:38.240 --> 00:06:43.360 afgelopen toe aan de variabele die de totale tijden voor elke actie opslaat. 00:06:43.360 --> 00:06:49.680 Het ML-model werkt met de code, zodat je de totale tijd kunt bekijken die aan elke actie is besteed. 00:06:49.680 --> 00:06:55.160 Druk op knop A om de totale tijd te zien die je hebt getraind en druk op knop B om de 00:06:55.160 --> 00:07:00.680 totale tijd te zien dat je inactief bent geweest. De timer telt in milliseconden, 00:07:00.680 --> 00:07:07.880 duizendsten van een seconde, dus het weergegeven getal wordt gedeeld door 1000 om de tijd in seconden weer te geven. 00:07:07.880 --> 00:07:12.640 Om jouw eenvoudige AI-trainingstimer op je micro:bit te laten werken, 00:07:12.640 --> 00:07:19.360 hoef je alleen maar deze code naar een micro:bit te downloaden. Als je geen andere micro:bit beschikbaar hebt, 00:07:19.360 --> 00:07:26.440 vervang dan eenvoudigweg de code die momenteel op de micro:bit voor gegevensverzameling staat door de projectcode. 00:07:26.440 --> 00:07:31.200 Test het project nu in het echt. Worden de juiste pictogrammen weergegeven 00:07:31.200 --> 00:07:36.640 wanneer je traint of niet? Je kunt in 3 eenvoudige stappen testen of de timercode 00:07:36.640 --> 00:07:41.640 goed werkt met het model: Druk op de resetknop. 00:07:41.640 --> 00:07:46.040 Train gedurende 30 seconden. Druk vervolgens op knop A. 00:07:46.040 --> 00:07:50.080 Je zou het getal 30 over je display moeten zien scrollen. 00:07:50.080 --> 00:07:55.240 Je bent nu klaar om verbinding te maken met CreateAI, jouw eigen gegevens te verzamelen en deze te gebruiken om 00:07:55.240 --> 00:08:00.160 een ​​machine learning-model te trainen, testen en verbeteren. En je kunt dit model vervolgens combineren met 00:08:00.160 --> 00:08:05.642 de kant-en-klare code en uitproberen op je eigen micro:bit.