Aby utworzyć prosty licznik ćwiczeń AI, wytrenujesz model uczenia maszynowego (ML).
Ten model rozpozna, kiedy ćwiczysz i kiedy nie ćwiczysz.
Następnie połączysz model z gotowym kodem licznika ćwiczeń...
przed pobraniem go na swój micro:bit i użyciem go w realnym życiu.
Kliknij „Otwórz w micro:bit CreateAI”, aby uruchomić projekt.
Projekt zawiera 3 próbki danych o ruchu dla ćwiczeń
i 3 próbki danych o ruchu ale dla bezruchu (nie ćwiczenia).
Będziesz musiał dodać więcej próbek, rejestrując własne dane o ruchu.
micro:bit CreateAI zbiera próbki danych o ruchu za pomocą akcelerometru
micro:bita (lub czujnika ruchu). Będziesz nosić mikro:bit i pakiet baterii
na nadgarstku lub kostce, dzięki czemu będziesz mógł swobodnie się poruszać i rejestrować własne próbki danych o ruchu.
Aby rozpocząć, musisz skonfigurować micro:bit do zbierania danych.
Podłącz noszony na nadgarstku micro:bit do CreateAI. Jeśli Twój komputer ma włączoną funkcję Bluetooth,
będziesz potrzebować tylko 1 micro:bita i przewodu USB do transmisji danych. Jeśli nie masz połączenia Bluetooth,
zostaniesz poproszony o użycie 2 micro:bitów. Drugi micro:bit pozostanie podłączony
do kabla USB i będzie działał jako łącze radiowe z micro:bitem zbierającym dane.
Postępuj zgodnie z instrukcjami wyświetlanymi na ekranie, aby się połączyć.
Po podłączeniu micro:bita do zbierania danych
zobaczysz, że linie na wykresie na żywo zmieniają się w miarę ruchu micro:bita.
Możesz teraz dodać własne próbki danych o ruchu.
Ponieważ ten projekt zawiera już pewne próbki danych, sugerujemy
na razie dodanie 1 próbki więcej dla każdego działania i poświęcenie więcej czasu na zbieranie i analizowanie danych później.
Zdecyduj, jaką czynność „ćwiczeniową” zamierzasz wykonać.
Może to być bieganie, szybki marsz, skakanie, boks, taniec lub inne ćwiczenia.
Upewnij się, że micro:bit jest przymocowany do nadgarstka lub kostki, która będzie się poruszać.
Aby dodać dane do konkretnej akcji należy ją zaznaczyć klikając na nią.
Przed rozpoczęciem 1-sekundowego nagrywania nastąpi 3-sekundowe odliczanie.
Kliknij nagraj i od razu zacznij działać, aby mieć pewność, że otrzymasz czystą próbkę danych.
Czysta próbka to taka, w przypadku której poruszasz się przez całą próbkę,
nie zaczynasz późno ani nie kończysz wcześniej. Następnie spróbuj dodać dodatkową próbkę danych
do zbioru danych „nie ćwicząc”. Wybierz go, klikając akcję,
a następnie pozostań nieruchomo lub poruszaj się tylko nieznacznie podczas nagrywania próbki.
Zauważysz, że linie x, y, z zmieniają miejsca w zależności
od kąta, pod jakim trzymasz swój micro:bit.
Projekt nie ma obecnie zbyt wielu danych,
ale mamy ich wystarczająco dużo, aby wytrenować nasz własny model uczenia maszynowego za pomocą CreateAI.
Kliknij więc "Trenuj”, aby użyć bieżących danych do zbudowania modelu uczenia maszynowego.
Narzędzie tworzy teraz model matematyczny, który powinien rozpoznawać różne
działania podczas poruszania micro:bitem. Gdy tylko model zostanie wytrenowany,
zostanie wyświetlona strona Testowanie modelu. Twoje dane zebrane w micro:bicie można teraz
wykorzystać do sprawdzenia, jak dobrze działa model. Powinien być nadal podłączony,
a podczas przesuwania zobaczysz, że CreateAI szacuje, jakie działanie wykonujesz.
Wypróbuj różne poziomy ćwiczeń lub braku ćwiczeń, aby zobaczyć zarówno szacowane
działanie, jak i zmianę wykresu słupkowego pewności. Wartość % na wykresie słupkowym pewności pokazuje, jak
pewny jest model, że wykonujesz każdą akcję.
Możesz zauważyć, że Twój model nie szacuje dokładnie niektórych działań, a może działa
dobrze w przypadku jednego działania, ale nie drugiego, więc po sprawdzeniu, jak obecnie działa,
dobrym pomysłem jest kliknięcie „Edytuj próbki danych” i ulepszenie model.
Modele uczenia maszynowego zwykle działają najlepiej, gdy jest więcej danych, więc zapisz dodatkowe próbki dla każdego
z działań lub skup się na zebraniu większej ilości danych dla działania, które było problematyczne podczas testowania.
Można nagrać 1 próbkę na raz lub 10 próbek w sekwencji.
Czyste próbki danych pomagają również w lepszym działaniu modelu uczenia maszynowego,
dlatego przeanalizuj zestaw danych i zidentyfikuj wszelkie próbki danych, które mogłyby zmylić model.
Możesz je usunąć, naciskając x. Po dodaniu większej ilości danych i sprawdzeniu
zestawu danych kliknij ponownie opcję Trenuj model, aby użyć poprawionego zestawu danych.
Następnie przetestuj model ponownie na stronie „Testowanie modelu”.
Gdy będziesz zadowolony z zachowania modelu ML,
możesz go używać z gotowym kodem projektu.
Kliknij „Edytuj w MakeCode”, aby zobaczyć bloki kodu w specjalnej wersji Microsoft MakeCode.
Zawsze możesz wrócić do CreateAI, korzystając ze strzałki w lewym górnym rogu ekranu.
Te bloki kodu korzystają z modelu utworzonego w liczniku ćwiczeń.
Kod wykorzystuje dwie zmienne, aby śledzić, jak długo ćwiczysz i jak
długo nie ćwiczysz. Kiedy program uruchamia się po raz pierwszy, ustawia
te zmienne czasowe na 0. Bloki „przy uruchomieniu ML” są
wyzwalane, gdy model ML zdecyduje, że zacząłeś ćwiczyć lub nie ćwiczyłeś.
Pokazują różne ikony na wyświetlaczu LED micro:bit, w zależności
od przewidywanej akcji, którą wykonujesz. Blokady „przy zatrzymaniu ML” są uruchamiane, gdy
model ML zdecyduje, że zakończyłeś akcję, w tym przypadku ćwicząc lub nie ćwicząc.
Kod wewnątrz każdego bloku czyści ekran i dodaje czas trwania właśnie zakończonej akcji
do zmiennej przechowującej całkowity czas każdej akcji.
Model ML współpracuje z kodem, aby umożliwić podgląd całkowitego czasu poświęconego na każdą akcję.
Naciśnij przycisk A, aby zobaczyć całkowity czas ćwiczeń i naciśnij przycisk B, aby zobaczyć
całkowity czas braku aktywności. Timer odlicza czas w milisekundach,
tysięcznych części sekundy, więc pokazana liczba jest dzielona przez 1000, aby pokazać czas w sekundach.
Aby uruchomić prosty licznik ćwiczeń AI na urządzeniu micro:bit,
wystarczy pobrać ten kod na micro:bit. Jeśli nie masz innego dostępnego micro:bita,
po prostu zamień kod znajdujący się obecnie na micro:bicie zbierającym dane na kod projektu.
Teraz przetestuj projekt w rzeczywistych sytuacjach. Czy podczas ćwiczeń
wyświetlają się prawidłowe ikony , czy nie? Możesz sprawdzić, czy kod timera działa
dobrze z modelem, wykonując 3 proste kroki: Naciśnij przycisk resetowania.
Ćwicz przez 30 sekund. Następnie naciśnij przycisk A.
Na wyświetlaczu powinna pojawić się liczba 30.
Możesz teraz połączyć się z CreateAI, zebrać własne dane, wykorzystać je do trenowania,
testowania i ulepszania modelu uczenia maszynowego. Możesz następnie połączyć ten model z
gotowym kodem i wypróbować go na własnym micro:bicie.