WEBVTT 00:00:01.240 --> 00:00:08.194 Para crear su temporizador de actividad de IA, entrenará un modelo de aprendizaje automático, o ML, 00:00:08.194 --> 00:00:13.080 para reconocer cuándo está realizando diferentes movimientos o actividades. 00:00:13.080 --> 00:00:18.960 Luego combinarás ese modelo con un código ya preparado para un temporizador de actividad, 00:00:18.960 --> 00:00:26.800 antes de descargarlo a tu micro:bit y usarlo en la vida real. 00:00:26.800 --> 00:00:33.960 Haga clic en 'Abrir en micro:bit CreateAI' para iniciar el proyecto. 00:00:33.960 --> 00:00:41.120 Este proyecto viene con 6 muestras de datos de movimiento para caminar, 6 muestras de datos de movimiento 00:00:41.120 --> 00:00:47.200 para saltar hacia arriba y hacia abajo y 6 muestras de datos de movimiento para permanecer bastante quieto. 00:00:47.200 --> 00:00:54.200 Agregará más muestras registrando sus propios datos de movimiento. 00:00:54.200 --> 00:01:02.703 micro:bit CreateAI recopila muestras de datos de movimiento utilizando el acelerómetro o sensor de movimiento del micro:bit. 00:01:05.726 --> 00:01:09.734 Llevará un micro:bit y una batería en la muñeca o el tobillo 00:01:09.734 --> 00:01:15.120 para que pueda moverse libremente y registrar sus propias muestras de datos de movimiento. 00:01:15.120 --> 00:01:20.400 Para comenzar, conecte el micro:bit que se lleva en el tobillo a CreateAI. 00:01:20.400 --> 00:01:23.816 A esto lo llamamos micro:bit de recopilación de datos. 00:01:23.816 --> 00:01:31.640 Si su computadora tiene Bluetooth habilitado, solo necesitará 1 micro:bit con una batería y un cable de datos USB. 00:01:31.640 --> 00:01:36.640 Si no tienes una conexión Bluetooth, se te pedirá que uses 2 micro:bits. 00:01:36.640 --> 00:01:41.400 El segundo micro:bit permanecerá conectado al cable USB y actuará como 00:01:41.400 --> 00:01:50.600 enlace de radio con el micro:bit de recopilación de datos. Siga las instrucciones en pantalla para conectarse. 00:01:50.600 --> 00:01:57.817 Una vez que tu micro:bit esté conectado, verás que las líneas en el gráfico en vivo cambian a medida que mueves tu micro:bit. 00:01:57.817 --> 00:02:02.297 Ahora está listo para agregar sus propias muestras de datos de movimiento. 00:02:02.297 --> 00:02:06.263 Como este proyecto ya incluye algunas muestras de datos, 00:02:06.263 --> 00:02:16.912 le sugerimos que agregue 1 muestra más para cada acción por ahora y dedique más tiempo a recopilar y analizar datos más adelante. 00:02:16.912 --> 00:02:24.800 Asegúrate de que tu micro:bit de recolección de datos esté sujeto al interior del tobillo, con el botón B en la parte superior. 00:02:24.800 --> 00:02:29.280 Para agregar datos a una acción específica, selecciónela haciendo clic en ella. 00:02:29.280 --> 00:02:34.440 Obtendrá una cuenta regresiva de 3 segundos antes de que comience una grabación de 1 segundo. 00:02:34.440 --> 00:02:40.080 Haga clic en grabar y comience a moverse de inmediato para asegurarse de obtener una muestra de datos limpia. 00:02:40.080 --> 00:02:43.960 Una muestra limpia es aquella en la que se está moviendo durante toda la muestra, 00:02:43.960 --> 00:02:48.593 no se comienza tarde ni se termina temprano. 00:02:48.593 --> 00:02:55.519 A continuación, intente agregar una muestra de datos adicional al conjunto de datos de "salto" y al conjunto de datos de "estar quieto". 00:02:55.519 --> 00:03:05.040 Selecciónelos haciendo clic en la acción, luego haga clic en grabar y salte o quédese quieto mientras graba las muestras. 00:03:05.040 --> 00:03:16.521 Notarás en las muestras de "estar quieto" que las líneas x,y,z cambian de lugar dependiendo del ángulo del micro:bit adjunto. 00:03:16.521 --> 00:03:26.080 No tenemos muchos datos en este momento, pero tenemos los suficientes para entrenar nuestro propio modelo de aprendizaje automático usando CreateAI. 00:03:26.080 --> 00:03:33.720 Así que haga clic en 'Entrenar modelo' para utilizar los datos actuales para crear un modelo de ML. 00:03:33.720 --> 00:03:41.363 La herramienta ahora construye un modelo matemático que debería reconocer diferentes acciones cuando mueves tu micro:bit. 00:03:41.363 --> 00:03:45.646 Tan pronto como se haya entrenado el modelo, verá la página Prueba del modelo. 00:03:45.646 --> 00:03:50.721 Ahora utilice el micro:bit de recopilación de datos para probar qué tan bien está funcionando el modelo. 00:03:50.721 --> 00:03:59.720 Aún debería estar conectado a la herramienta y verás que a medida que lo mueves, CreateAI estima la acción que estás realizando. 00:04:02.360 --> 00:04:09.698 Pruebe cada una de las acciones para ver cómo cambian tanto la acción estimada como el gráfico de barras de certeza. 00:04:11.257 --> 00:04:19.126 El porcentaje en el gráfico de barras de certeza muestra qué tan seguro está el modelo de que usted está realizando cada acción. 00:04:21.600 --> 00:04:26.520 Es posible que notes que tu modelo no estima algunas acciones con precisión, o tal vez esté 00:04:26.520 --> 00:04:32.720 funcionando bien para una acción pero no para la otra, por lo que después de explorar cómo funciona actualmente, 00:04:32.720 --> 00:04:40.360 es una buena idea hacer clic en 'Editar muestras de datos' y mejorar. tu modelo. 00:04:40.360 --> 00:04:46.360 Los modelos de aprendizaje automático generalmente funcionan mejor con MÁS datos, así que registre algunas muestras adicionales para cada una 00:04:46.360 --> 00:04:54.960 de las acciones o concéntrese en recopilar más datos para la acción que resultó problemática en las pruebas. 00:04:54.960 --> 00:05:01.935 Puede grabar una muestra a la vez o puede grabar 10 muestras en secuencia. 00:05:10.160 --> 00:05:23.081 Las muestras de datos limpias también ayudan a que un modelo de ML funcione mejor, así que examine su conjunto de datos e identifique cualquier muestra de datos que pueda confundir el modelo. 00:05:26.003 --> 00:05:29.640 Puede eliminarlos presionando X. 00:05:30.840 --> 00:05:39.423 Una vez que haya agregado más datos y haya verificado su conjunto de datos, haga clic en 'Entrenar modelo' nuevamente para usar su conjunto de datos modificado. 00:05:40.483 --> 00:05:45.992 Luego pruebe el modelo nuevamente en la página 'Probar modelo'. 00:05:48.555 --> 00:05:54.640 Una vez que esté satisfecho con el comportamiento del modelo ML, puede usarlo con el código del proyecto ya preparado. 00:05:54.640 --> 00:06:02.480 Haga clic en 'Editar en MakeCode' para ver los bloques de código en una versión especial de Microsoft MakeCode. 00:06:02.480 --> 00:06:09.560 Siempre puedes volver a CreateAI usando la flecha en la parte superior izquierda de la pantalla. 00:06:09.560 --> 00:06:19.240 Estos bloques de código utilizan el modelo que ha creado dentro de un cronómetro de ejercicio. 00:06:19.240 --> 00:06:26.160 El código utiliza 3 variables para realizar un seguimiento de cuánto tiempo llevas realizando cada acción. 00:06:26.160 --> 00:06:33.680 Cuando el programa se ejecuta por primera vez, establece estas variables del temporizador en 0. 00:06:33.680 --> 00:06:40.120 Los bloques 'al iniciar ML' se activan cuando el modelo ML decide que ha iniciado una acción específica. 00:06:40.120 --> 00:06:49.250 Muestran diferentes iconos en la pantalla LED del micro:bit dependiendo de la acción que ha estimado que estás realizando. 00:06:50.289 --> 00:07:01.280 Los bloques 'al detenerse en ML' se activan cuando el modelo ML decide que has finalizado una acción, en este caso caminar, saltar o estar quieto. 00:07:01.280 --> 00:07:06.880 El código dentro de cada bloque limpia la pantalla y agrega la duración de la acción que acaba de 00:07:06.880 --> 00:07:13.440 finalizar a la variable que almacena los tiempos totales de cada acción. 00:07:13.440 --> 00:07:19.440 El modelo ML funciona con el código para permitirle ver el tiempo total dedicado a cada acción. 00:07:19.440 --> 00:07:23.040 Presione el botón A para ver la estimación de cuánto tiempo estuvo caminando. 00:07:23.040 --> 00:07:28.160 Presione el botón B para ver cuánto tiempo estimó el modelo que estuvo saltando. 00:07:28.160 --> 00:07:34.080 Para ver la duración estimada que has estado quieto, presiona A y B juntos. 00:07:34.080 --> 00:07:44.111 El cronómetro cuenta en milisegundos, milésimas de segundo, por lo que el número mostrado se divide por 1000 para mostrar el tiempo en segundos. 00:07:44.111 --> 00:07:53.160 Para que el temporizador de actividad de IA se ejecute en tu micro:bit, solo necesitas descargar este código en un micro:bit. 00:07:53.160 --> 00:08:00.642 Si no tiene otro micro:bit disponible, simplemente reemplace el código actualmente en el micro:bit de recopilación de datos con el código del proyecto. 00:08:01.646 --> 00:08:05.000 Ahora puedes probar el proyecto en la vida real. 00:08:05.000 --> 00:08:10.040 ¿Se muestran los iconos correctos cuando haces ejercicio o no? 00:08:10.040 --> 00:08:15.800 Puede probar si el código del temporizador funciona bien con el modelo en 3 sencillos pasos: 00:08:15.800 --> 00:08:19.160 Presione el botón de reinicio. Salta durante 30 segundos. 00:08:19.160 --> 00:08:25.540 Luego presione el botón B. Debería ver el número 30 desplazándose por la pantalla. 00:08:25.540 --> 00:08:28.560 Ahora está listo para conectarse a CreateAI, 00:08:28.560 --> 00:08:34.560 recopilar sus propios datos, usarlos para entrenar, probar y mejorar un modelo de aprendizaje automático, y luego 00:08:34.560 --> 00:08:40.600 puede combinar este modelo con el código ya preparado y probarlo en su propio micro: poco. 00:08:40.600 --> 00:08:48.379 Si está buscando formas de personalizar esto aún más, intente agregar algunas acciones diferentes, como correr o bailar pasos. 00:08:48.379 --> 00:08:52.480 ¡Disfrutar!