WEBVTT 00:00:01.560 --> 00:00:08.360 Para crear su cronómetro de ejercicio de IA simple, entrenará un modelo de aprendizaje automático (o ML). 00:00:08.360 --> 00:00:15.080 Este modelo reconocerá cuándo estás haciendo ejercicio y cuándo no. 00:00:15.080 --> 00:00:23.720 Luego combinarás el modelo con un código ya preparado para un cronómetro de ejercicio... 00:00:23.720 --> 00:00:28.720 antes de descargarlo a tu micro:bit y usarlo en la vida real. 00:00:28.720 --> 00:00:35.960 Haga clic en 'Abrir en micro:bit CreateAI' para iniciar el proyecto. 00:00:35.960 --> 00:00:40.760 El proyecto viene con 3 muestras de datos de movimiento para hacer ejercicio 00:00:40.760 --> 00:00:45.440 y 3 muestras de datos de movimiento para no hacer ejercicio. 00:00:45.440 --> 00:00:51.000 Deberá agregar más muestras registrando sus propios datos de movimiento. 00:00:51.000 --> 00:00:56.480 micro:bit CreateAI recopila muestras de datos de movimiento utilizando el acelerómetro 00:00:56.480 --> 00:01:02.240 (o sensor de movimiento) en el micro:bit. Llevará un micro:bit y una batería 00:01:02.240 --> 00:01:08.840 en la muñeca o el tobillo, para que pueda moverse libremente y registrar sus propias muestras de datos de movimiento. 00:01:08.840 --> 00:01:13.480 Para comenzar, necesitas configurar el micro:bit de recolección de datos. 00:01:13.480 --> 00:01:22.240 Conecte el micro:bit de muñeca a CreateAI. Si su computadora tiene Bluetooth habilitado, 00:01:22.240 --> 00:01:28.680 solo necesitará 1 micro:bit y un cable de datos USB. Si no tienes una conexión Bluetooth, 00:01:28.680 --> 00:01:33.800 se te pedirá que uses 2 micro:bits. El segundo micro:bit permanecerá conectado 00:01:33.800 --> 00:01:39.640 al cable USB y actuará como enlace de radio con el micro:bit de recopilación de datos. 00:01:39.640 --> 00:01:42.936 Siga las instrucciones en pantalla para conectarse. 00:01:44.495 --> 00:01:47.320 Una vez que tu micro:bit de recolección de datos esté conectado, 00:01:47.320 --> 00:01:53.280 verás que las líneas en el gráfico en vivo cambian a medida que mueves tu micro:bit. 00:01:53.280 --> 00:01:58.360 Ahora está listo para agregar sus propias muestras de datos de movimiento. 00:01:58.360 --> 00:02:04.440 Como este proyecto ya incluye algunas muestras de datos, le sugerimos que agregue 00:02:04.440 --> 00:02:12.840 1 muestra más para cada acción por ahora y dedique más tiempo a recopilar y analizar datos más adelante. 00:02:12.840 --> 00:02:16.600 Decide qué acción de 'ejercicio' vas a realizar. 00:02:16.600 --> 00:02:23.040 Podría ser correr, caminar rápidamente, saltar, boxear, bailar o cualquier otro ejercicio. 00:02:23.040 --> 00:02:29.920 Asegúrese de que el micro:bit esté sujeto a la muñeca o el tobillo que se moverá. 00:02:29.920 --> 00:02:34.440 Para agregar datos a una acción específica, selecciónela haciendo clic en ella. 00:02:34.440 --> 00:02:39.640 Obtendrá una cuenta regresiva de 3 segundos antes de que comience una grabación de 1 segundo. 00:02:39.640 --> 00:02:45.200 Haga clic en grabar y comience a moverse de inmediato para asegurarse de obtener una muestra de datos limpia. 00:02:45.200 --> 00:02:49.080 Una muestra limpia es aquella en la que se está moviendo durante toda la muestra, 00:02:49.080 --> 00:02:55.440 no se comienza tarde ni se termina temprano. A continuación, intente agregar una muestra de datos adicional 00:02:55.440 --> 00:03:00.920 al conjunto de datos de "no hacer ejercicio". Selecciónelo haciendo clic en la acción, 00:03:00.920 --> 00:03:06.440 luego quédese quieto o muévase solo ligeramente mientras graba la muestra. 00:03:06.440 --> 00:03:10.800 Notarás que las líneas x, y, z cambian de lugar dependiendo 00:03:10.800 --> 00:03:14.768 del ángulo en el que sostienes tu micro:bit. 00:03:14.768 --> 00:03:18.320 El proyecto no tiene muchos datos en este momento, 00:03:18.320 --> 00:03:24.400 pero tenemos los suficientes para entrenar nuestro propio modelo de aprendizaje automático usando CreateAI. 00:03:24.400 --> 00:03:30.360 Así que haga clic en "Entrenar" para utilizar los datos actuales para crear un modelo de ML. 00:03:30.360 --> 00:03:34.640 La herramienta ahora construye un modelo matemático que debería reconocer diferentes 00:03:34.640 --> 00:03:39.360 acciones cuando mueves tu micro:bit. Tan pronto como se haya entrenado el modelo, 00:03:39.360 --> 00:03:44.080 verá la página Prueba del modelo. Su micro:bit de recopilación de datos ahora se puede 00:03:44.080 --> 00:03:50.160 utilizar para probar qué tan bien está funcionando el modelo. Aún debería estar conectado a la herramienta 00:03:50.160 --> 00:03:59.800 y verás que a medida que lo mueves, CreateAI estima la acción que estás realizando. 00:03:59.800 --> 00:04:05.240 Pruebe diferentes niveles de ejercicio o no ejercicio para ver cómo 00:04:05.240 --> 00:04:12.400 cambian tanto la acción estimada como el gráfico de barras de certeza. El porcentaje en el gráfico de barras de certeza muestra qué tan 00:04:12.400 --> 00:04:16.840 seguro está el modelo de que usted está realizando cada acción. 00:04:16.840 --> 00:04:22.240 Puede notar que su modelo no estima algunas acciones con precisión, o tal vez esté 00:04:22.240 --> 00:04:28.560 funcionando bien para una acción pero no para la otra, por lo que después de explorar cómo funciona actualmente, 00:04:28.560 --> 00:04:34.520 es una buena idea hacer clic en 'Editar muestras de datos' y mejorar su modelo. 00:04:34.520 --> 00:04:41.320 Los modelos de aprendizaje automático generalmente funcionan mejor con más datos, así que registre algunas muestras adicionales para cada una 00:04:41.320 --> 00:04:48.800 de las acciones o concéntrese en recopilar más datos para la acción que resultó problemática en las pruebas. 00:04:48.800 --> 00:04:54.240 Puede grabar 1 muestra a la vez o puede grabar 10 muestras en secuencia. 00:04:54.240 --> 00:04:58.840 Las muestras de datos limpias también ayudan a que un modelo de aprendizaje automático funcione mejor, 00:04:58.840 --> 00:05:05.560 así que examine su conjunto de datos e identifique cualquier muestra de datos que pueda confundir el modelo. 00:05:05.560 --> 00:05:12.080 Puede eliminarlos presionando x. Una vez que haya agregado más datos y haya verificado 00:05:12.080 --> 00:05:17.720 su conjunto de datos, haga clic en Entrenar modelo nuevamente para usar su conjunto de datos modificado. 00:05:17.720 --> 00:05:27.000 Luego pruebe el modelo nuevamente en la página 'Probar modelo'. 00:05:27.000 --> 00:05:30.200 Una vez que esté satisfecho con el comportamiento del modelo ML, 00:05:30.200 --> 00:05:34.120 puedes usarlo con el código del proyecto ya preparado. 00:05:34.120 --> 00:05:40.920 Haga clic en 'Editar en MakeCode' para ver los bloques de código en una versión especial de Microsoft MakeCode. 00:05:40.920 --> 00:05:48.560 Siempre puedes volver a CreateAI usando la flecha en la parte superior izquierda de la pantalla. 00:05:48.560 --> 00:05:54.720 Estos bloques de código utilizan el modelo que ha creado dentro de un cronómetro de ejercicio. 00:05:54.720 --> 00:05:59.760 El código utiliza dos variables para realizar un seguimiento de cuánto tiempo ha estado haciendo ejercicio y cuánto 00:05:59.760 --> 00:06:04.160 tiempo no ha hecho ejercicio. Cuando el programa se ejecuta por primera vez, establece 00:06:04.160 --> 00:06:09.360 estas variables del temporizador en 0. Los bloques 'al iniciar ML' se 00:06:09.360 --> 00:06:15.400 activan cuando el modelo ML decide que ha comenzado a hacer ejercicio o no. 00:06:15.400 --> 00:06:19.240 Muestran diferentes iconos en la pantalla LED del micro:bit dependiendo 00:06:19.240 --> 00:06:25.920 de la acción que ha estimado que estás realizando. Los bloques 'al detener ML' se activan cuando el 00:06:25.920 --> 00:06:32.960 modelo ML decide que ha finalizado una acción, en este caso hacer ejercicio o no hacer ejercicio. 00:06:32.960 --> 00:06:38.240 El código dentro de cada bloque limpia la pantalla y agrega la duración de la acción que acaba de 00:06:38.240 --> 00:06:43.360 finalizar a la variable que almacena los tiempos totales de cada acción. 00:06:43.360 --> 00:06:49.680 El modelo ML funciona con el código para permitirle ver el tiempo total dedicado a cada acción. 00:06:49.680 --> 00:06:55.160 Pulsa el botón A para ver el tiempo total que has estado haciendo ejercicio y pulsa el botón B para ver el 00:06:55.160 --> 00:07:00.680 tiempo total que has estado inactivo. El cronómetro cuenta en milisegundos, 00:07:00.680 --> 00:07:07.880 milésimas de segundo, por lo que el número mostrado se divide por 1000 para mostrar el tiempo en segundos. 00:07:07.880 --> 00:07:12.640 Para hacer que su sencillo temporizador de ejercicios de IA se ejecute en su micro:bit, 00:07:12.640 --> 00:07:19.360 solo necesita descargar este código en un micro:bit. Si no tiene otro micro:bit disponible, 00:07:19.360 --> 00:07:26.440 simplemente reemplace el código actualmente en el micro:bit de recopilación de datos con el código del proyecto. 00:07:26.440 --> 00:07:31.200 Ahora pruebe el proyecto en la vida real. ¿Se muestran los iconos correctos 00:07:31.200 --> 00:07:36.640 cuando haces ejercicio o no? Puede probar si el código del temporizador funciona 00:07:36.640 --> 00:07:41.640 bien con el modelo en 3 sencillos pasos: Presione el botón de reinicio. 00:07:41.640 --> 00:07:46.040 Haga ejercicio durante 30 segundos. Luego presione el botón A. 00:07:46.040 --> 00:07:50.080 Debería ver el número 30 desplazándose por la pantalla. 00:07:50.080 --> 00:07:55.240 Ahora está listo para conectarse a CreateAI, recopilar sus propios datos y usarlos para entrenar, 00:07:55.240 --> 00:08:00.160 probar y mejorar un modelo de aprendizaje automático. Y luego puedes combinar este modelo con 00:08:00.160 --> 00:08:05.642 el código ya preparado y probarlo en tu propio micro:bit.