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Format: Layer, Start, End, Style, Name, MarginL, MarginR, MarginV, Effect, Text
Dialogue: 0,0:00:01.56,0:00:08.36,Default,,0000,0000,0000,,간단한 AI 운동 타이머를 만들려면 기계 학습(또는 ML) 모델을 교육해야 합니다.
Dialogue: 0,0:00:08.36,0:00:15.08,Default,,0000,0000,0000,,이 모델은 운동할 때와 운동하지 않을 때를 인식합니다.
Dialogue: 0,0:00:15.08,0:00:23.72,Default,,0000,0000,0000,,그런 다음 모델을 운동 타이머용 기성 코드와 결합한
Dialogue: 0,0:00:23.72,0:00:28.72,Default,,0000,0000,0000,,후 마이크로비트에 다운로드하여 실제 생활에서 사용하게 됩니다.
Dialogue: 0,0:00:28.72,0:00:35.96,Default,,0000,0000,0000,,프로젝트를 시작하려면 'micro:bit CreateAI에서 열기'를 클릭하세요.
Dialogue: 0,0:00:35.96,0:00:40.76,Default,,0000,0000,0000,,이 프로젝트에는 운동할 때의 움직임 데이터 샘플 3개와
Dialogue: 0,0:00:40.76,0:00:45.44,Default,,0000,0000,0000,,운동하지 않을 때의 움직임 데이터 샘플 3개가 포함되어 있습니다.
Dialogue: 0,0:00:45.44,0:00:51.00,Default,,0000,0000,0000,,자신의 움직임 데이터를 기록하여 더 많은 샘플을 추가해야 합니다.
Dialogue: 0,0:00:51.00,0:00:56.48,Default,,0000,0000,0000,,micro:bit CreateAI는 micro:bit의
Dialogue: 0,0:00:56.48,0:01:02.24,Default,,0000,0000,0000,,가속도계(또는 움직임 센서)를 사용하여 움직임 데이터 샘플을 수집합니다 . 손목이나 발목에
Dialogue: 0,0:01:02.24,0:01:08.84,Default,,0000,0000,0000,,마이크로비트와 배터리 팩을 착용하여 자유롭게 움직여 자신의 움직임 데이터 샘플을 기록할 수 있습니다.
Dialogue: 0,0:01:08.84,0:01:13.48,Default,,0000,0000,0000,,시작하려면 데이터 수집 micro:bit를 설정해야 합니다.
Dialogue: 0,0:01:13.48,0:01:22.24,Default,,0000,0000,0000,,손목에 착용한 micro:bit를 CreateAI에 연결하세요. 컴퓨터에 Bluetooth가 활성화되어 있으면
Dialogue: 0,0:01:22.24,0:01:28.68,Default,,0000,0000,0000,,마이크로비트 1개와 USB 데이터 리드만 있으면 됩니다. Bluetooth에 연결되어 있지 않으면
Dialogue: 0,0:01:28.68,0:01:33.80,Default,,0000,0000,0000,,2개의 micro:bit를 사용하라는 메시지가 표시됩니다. 두 번째 micro:bit는
Dialogue: 0,0:01:33.80,0:01:39.64,Default,,0000,0000,0000,,USB 케이블에 연결된 상태로 유지되며 데이터 수집 micro:bit에 대한 무선 링크 역할을 합니다.
Dialogue: 0,0:01:39.64,0:01:42.94,Default,,0000,0000,0000,,화면의 지시에 따라 연결하세요.
Dialogue: 0,0:01:44.50,0:01:47.32,Default,,0000,0000,0000,,데이터 수집 micro:bit가 연결되면
Dialogue: 0,0:01:47.32,0:01:53.28,Default,,0000,0000,0000,,micro:bit를 움직일 때 실시간 그래프의 선이 변경되는 것을 볼 수 있습니다.
Dialogue: 0,0:01:53.28,0:01:58.36,Default,,0000,0000,0000,,이제 자신만의 움직임 데이터 샘플을 추가할 준비가 되었습니다.
Dialogue: 0,0:01:58.36,0:02:04.44,Default,,0000,0000,0000,,이 프로젝트에는 이미 일부 데이터 샘플이 포함되어 있으므로
Dialogue: 0,0:02:04.44,0:02:12.84,Default,,0000,0000,0000,,지금은 각 작업에 대해 샘플을 1개 더 추가하고 나중에 데이터를 수집하고 분석하는 데 더 많은 시간을 할애하는 것이 좋습니다.
Dialogue: 0,0:02:12.84,0:02:16.60,Default,,0000,0000,0000,,어떤 '운동' 활동을 할 것인지 결정하십시오.
Dialogue: 0,0:02:16.60,0:02:23.04,Default,,0000,0000,0000,,여기에는 달리기, 빠르게 걷기, 점프, 권투, 춤 또는 기타 운동이 포함될 수 있습니다.
Dialogue: 0,0:02:23.04,0:02:29.92,Default,,0000,0000,0000,,움직일 손목이나 발목에 마이크로비트가 부착되어 있는지 확인하세요.
Dialogue: 0,0:02:29.92,0:02:34.44,Default,,0000,0000,0000,,특정 작업에 데이터를 추가하려면 해당 작업을 클릭하여 선택하세요.
Dialogue: 0,0:02:34.44,0:02:39.64,Default,,0000,0000,0000,,1초 녹음이 시작되기 전에 3초 카운트다운이 시작됩니다.
Dialogue: 0,0:02:39.64,0:02:45.20,Default,,0000,0000,0000,,기록을 클릭하고 즉시 이동을 시작하여 깨끗한 데이터 샘플을 얻으세요.
Dialogue: 0,0:02:45.20,0:02:49.08,Default,,0000,0000,0000,,깨끗한 샘플은 전체 샘플을 이동하는 샘플이며,
Dialogue: 0,0:02:49.08,0:02:55.44,Default,,0000,0000,0000,,늦게 시작하거나 일찍 이동을 끝내지 않습니다. 다음으로 '운동하지 않음' 데이터 세트에
Dialogue: 0,0:02:55.44,0:03:00.92,Default,,0000,0000,0000,,추가 데이터 샘플을 추가해 보세요 . 작업을 클릭하여 선택한
Dialogue: 0,0:03:00.92,0:03:06.44,Default,,0000,0000,0000,,다음 샘플을 기록하는 동안 가만히 있거나 아주 약간만 움직입니다.
Dialogue: 0,0:03:06.44,0:03:10.80,Default,,0000,0000,0000,,micro:bit를 잡는 각도에
Dialogue: 0,0:03:10.80,0:03:14.77,Default,,0000,0000,0000,,따라 x, y, z 선의 위치가 바뀌는 것을 볼 수 있습니다
Dialogue: 0,0:03:14.77,0:03:18.32,Default,,0000,0000,0000,,. 현재 프로젝트에 데이터가 많지는 않지만
Dialogue: 0,0:03:18.32,0:03:24.40,Default,,0000,0000,0000,,CreateAI를 사용하여 자체 기계 학습 모델을 교육하는 데는 충분합니다.
Dialogue: 0,0:03:24.40,0:03:30.36,Default,,0000,0000,0000,,따라서 현재 데이터를 사용하여 ML 모델을 구축하려면 '학습'을 클릭하세요.
Dialogue: 0,0:03:30.36,0:03:34.64,Default,,0000,0000,0000,,이제 이 도구는 micro:bit를 움직일 때
Dialogue: 0,0:03:34.64,0:03:39.36,Default,,0000,0000,0000,,다양한 동작을 인식하는 수학적 모델을 구축합니다 . 모델이 훈련되면
Dialogue: 0,0:03:39.36,0:03:44.08,Default,,0000,0000,0000,,모델 테스트 페이지가 표시됩니다. 이제 데이터 수집 micro:bit를
Dialogue: 0,0:03:44.08,0:03:50.16,Default,,0000,0000,0000,,사용하여 모델이 얼마나 잘 작동하는지 테스트할 수 있습니다. 여전히 도구에 연결되어 있어야 하며,
Dialogue: 0,0:03:50.16,0:03:59.80,Default,,0000,0000,0000,,이동하면 CreateAI가 수행 중인 작업을 추정하는 것을 볼 수 있습니다.
Dialogue: 0,0:03:59.80,0:04:05.24,Default,,0000,0000,0000,,다양한 수준의 운동을 시도하거나 운동하지 않고 예상
Dialogue: 0,0:04:05.24,0:04:12.40,Default,,0000,0000,0000,,활동과 확실성 막대 그래프의 변화를 모두 확인하세요. 확실성 막대 그래프의 %는
Dialogue: 0,0:04:12.40,0:04:16.84,Default,,0000,0000,0000,,사용자가 각 작업을 수행하고 있다고 모델이 얼마나 확신하는지 보여줍니다.
Dialogue: 0,0:04:16.84,0:04:22.24,Default,,0000,0000,0000,,모델이 일부 작업을 정확하게 예측하지 못하거나
Dialogue: 0,0:04:22.24,0:04:28.56,Default,,0000,0000,0000,,한 작업에서는 잘 작동하지만 다른 작업에서는 제대로 작동하지 않을 수 있으므로 현재 작동 방식을 살펴본 후
Dialogue: 0,0:04:28.56,0:04:34.52,Default,,0000,0000,0000,,'데이터 샘플 편집'을 클릭하여 모델을 개선하는 것이 좋습니다. 모델.
Dialogue: 0,0:04:34.52,0:04:41.32,Default,,0000,0000,0000,,기계 학습 모델은 일반적으로 더 많은 데이터에서 가장 잘 작동하므로 각 작업에 대해 추가 샘플을 기록하거나
Dialogue: 0,0:04:41.32,0:04:48.80,Default,,0000,0000,0000,,테스트에서 문제가 있었던 작업에 대해 더 많은 데이터를 수집하는 데 집중하세요.
Dialogue: 0,0:04:48.80,0:04:54.24,Default,,0000,0000,0000,,한 번에 1개의 샘플을 녹음하거나 연속적으로 10개의 샘플을 녹음할 수 있습니다.
Dialogue: 0,0:04:54.24,0:04:58.84,Default,,0000,0000,0000,,깨끗한 데이터 샘플은 ML 모델이 더 잘 작동하는 데 도움이 되므로
Dialogue: 0,0:04:58.84,0:05:05.56,Default,,0000,0000,0000,,데이터 세트를 조사하고 모델을 혼란스럽게 할 수 있는 데이터 샘플을 식별하세요.
Dialogue: 0,0:05:05.56,0:05:12.08,Default,,0000,0000,0000,,x를 눌러 삭제할 수 있습니다. 더 많은 데이터를 추가하고
Dialogue: 0,0:05:12.08,0:05:17.72,Default,,0000,0000,0000,,데이터 세트를 확인한 후 모델 학습을 다시 클릭하여 수정된 데이터 세트를 사용하세요.
Dialogue: 0,0:05:17.72,0:05:27.00,Default,,0000,0000,0000,,그런 다음 '모델 테스트' 페이지에서 모델을 다시 테스트하세요.
Dialogue: 0,0:05:27.00,0:05:30.20,Default,,0000,0000,0000,,ML 모델의 작동 방식이 만족스러우면
Dialogue: 0,0:05:30.20,0:05:34.12,Default,,0000,0000,0000,,기성 프로젝트 코드와 함께 사용할 수 있습니다.
Dialogue: 0,0:05:34.12,0:05:40.92,Default,,0000,0000,0000,,Microsoft MakeCode 특별 버전의 코드 블록을 보려면 'MakeCode에서 편집'을 클릭하세요.
Dialogue: 0,0:05:40.92,0:05:48.56,Default,,0000,0000,0000,,화면 왼쪽 상단에 있는 화살표를 사용하면 언제든지 CreateAI로 돌아갈 수 있습니다.
Dialogue: 0,0:05:48.56,0:05:54.72,Default,,0000,0000,0000,,이러한 코드 블록은 운동 타이머 내에서 생성한 모델을 사용합니다.
Dialogue: 0,0:05:54.72,0:05:59.76,Default,,0000,0000,0000,,코드는 두 개의 변수를 사용하여 운동한 기간과
Dialogue: 0,0:05:59.76,0:06:04.16,Default,,0000,0000,0000,,운동하지 않은 기간을 추적합니다. 프로그램이 처음 실행될 때 이러한 타이머 변수는 0으로 설정됩니다.
Dialogue: 0,0:06:04.16,0:06:09.36,Default,,0000,0000,0000,,ML 모델이 운동을 시작했는지 여부를 결정하면
Dialogue: 0,0:06:09.36,0:06:15.40,Default,,0000,0000,0000,,'ML 시작 시' 블록이 트리거됩니다 .
Dialogue: 0,0:06:15.40,0:06:19.24,Default,,0000,0000,0000,,micro:bit의 LED 디스플레이에는
Dialogue: 0,0:06:19.24,0:06:25.92,Default,,0000,0000,0000,,사용자가 수행 중인 것으로 추정되는 작업에 따라 다른 아이콘이 표시됩니다.
Dialogue: 0,0:06:25.92,0:06:32.96,Default,,0000,0000,0000,,ML 모델이 사용자가 작업(이 경우 운동 여부)을 완료했다고 판단하면 'ML 중지 시' 블록이 트리거됩니다
Dialogue: 0,0:06:32.96,0:06:38.24,Default,,0000,0000,0000,,. 각 블록 내부의 코드는 화면을 지우고 방금 완료된 작업의 지속 시간을
Dialogue: 0,0:06:38.24,0:06:43.36,Default,,0000,0000,0000,,각 작업의 총 시간을 저장하는 변수에 추가합니다.
Dialogue: 0,0:06:43.36,0:06:49.68,Default,,0000,0000,0000,,ML 모델은 코드와 함께 작동하여 각 작업에 소요된 총 시간을 볼 수 있습니다.
Dialogue: 0,0:06:49.68,0:06:55.16,Default,,0000,0000,0000,,버튼 A를 누르면 운동한 총 시간을 볼 수 있고, 버튼 B를 누르면
Dialogue: 0,0:06:55.16,0:07:00.68,Default,,0000,0000,0000,,활동하지 않은 총 시간을 볼 수 있습니다. 타이머는 밀리초(
Dialogue: 0,0:07:00.68,0:07:07.88,Default,,0000,0000,0000,,1/1000초) 단위로 계산되므로 표시된 숫자를 1000으로 나누어 시간을 초 단위로 표시합니다.
Dialogue: 0,0:07:07.88,0:07:12.64,Default,,0000,0000,0000,,간단한 AI 운동 타이머를 micro:bit에서 실행하려면
Dialogue: 0,0:07:12.64,0:07:19.36,Default,,0000,0000,0000,,이 코드를 micro:bit에 다운로드하면 됩니다. 사용 가능한 다른 micro:bit가 없으면
Dialogue: 0,0:07:19.36,0:07:26.44,Default,,0000,0000,0000,,현재 데이터 컬렉션 micro:bit에 있는 코드를 프로젝트 코드로 바꾸세요.
Dialogue: 0,0:07:26.44,0:07:31.20,Default,,0000,0000,0000,,이제 실제 생활에서 프로젝트를 테스트해 보세요.
Dialogue: 0,0:07:31.20,0:07:36.64,Default,,0000,0000,0000,,운동할 때 올바른 아이콘이 표시되나요 ? 타이머 코드가
Dialogue: 0,0:07:36.64,0:07:41.64,Default,,0000,0000,0000,,모델과 잘 작동하는지 간단한 3단계로 테스트할 수 있습니다. 재설정 버튼을 누르세요.
Dialogue: 0,0:07:41.64,0:07:46.04,Default,,0000,0000,0000,,30초 동안 운동하세요. 그런 다음 버튼 A를 누릅니다.
Dialogue: 0,0:07:46.04,0:07:50.08,Default,,0000,0000,0000,,디스플레이에 숫자 30이 스크롤되는 것을 볼 수 있습니다.
Dialogue: 0,0:07:50.08,0:07:55.24,Default,,0000,0000,0000,,이제 CreateAI에 연결하고, 자신의 데이터를 수집하고, 이를 사용하여
Dialogue: 0,0:07:55.24,0:08:00.16,Default,,0000,0000,0000,,기계 학습 모델을 훈련, 테스트 및 개선할 준비가 되었습니다 . 그런 다음 이 모델을
Dialogue: 0,0:08:00.16,0:08:05.64,Default,,0000,0000,0000,,기성 코드와 결합하여 자신의 micro:bit에서 시험해 볼 수 있습니다.