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数字揭秘丨机器学习能否让你的健身计划事半功倍?

3天前浏览79

机器学习和人工智能(AI)已经融入了我们的日常生活,影响着我们使用技术、做决定以及获取信息的方式。如果没有私人教练,科技也可以成为你的好帮手。通过先进的机器学习和AI技术,你可以更聪明地规划自己的健身计划。于是,我们开始好奇:机器学习能不能设计出一套适合普通人健身需求的锻炼方案?


为了找到答案,我们可以求助于Altair® RapidMiner® 数据分析和人工智能平台的解决方案。

   





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利用机器学习设计可靠的健身计划


为了探讨机器学习(尤其是决策树算法)是否能优化非专业健身房用户的训练计划设计,我们团队研究了一个包含 3350 名健身房会员的数据集。这一数据集是我们建立决策树模型的基础。决策树是一种简单且直观的算法,用于明确决策标准,通过一致的逻辑得出预期结果,让运动科学分析更加系统化。


我们使用蒙特卡罗模拟(Monte Carlo simulation)(一种利用随机性解决确定性问题的模拟)生成数据集,其中包含两个关键变量:

  1. 健身房会员在不同运动器械上的平均锻炼时长(以分钟为单位)

  2. 每台器械的组数以及对应的重量/阻力

通过这一过程,我们多次运行模拟并取平均值,来估算出预期结果。尽管每个人的健身目标都不同,但总体来说,健身房会员通常追求以下一个或多个目标:减肥、提升耐力、增强力量以及改善整体健康。数据集中还包含了反映会员在六个月后实现这些目标情况的变量(图 1)。


 

图 1:实现既定目标的结果(六个月)



利用机器学习优化锻炼程序的工作流程如下:

  • 机器学习学习能够实现目标的重要练习。

  • 决策树解释这些练习的性质,并指导个人完成优化的锻炼计划(图 2)。

通过分析这些数据,您可以确定建立最佳锻炼计划所需的锻炼。


 

图 2:使用机器学习和决策树的工作流程图


该流程首先将平均健身时长和组数的原始数据(图 3)与会员六个月后的成绩(图 4)进行整合。然后利用这些数据开发出四个决策树模型,用于预测和解释每个训练目标的成功组别。决策树模型生成了两组结果:一是识别成功率较高的组别,二是确定帮助这些组别达成目标的关键变量。


 

图 3:每种运动/器械的每周平均健身时间和组数的原始数据


 

图 4:六个月后将运动信息与会员结果相结合的增强数据


例如,如果用户希望通过增强耐力来提升马拉松成绩,或通过增加力量来实现举重目标,决策树可以为他们提供一条清晰的路径,帮助达成这些目标。以下决策树展示了针对四个核心目标——减肥、提高耐力、增强力量以及改善整体健康——制定锻炼计划所需的具体练习。(图 5-8)。


 

图 5:减肥决策树模型


 

图 6:提高耐久性的决策树模型


 

图 7:建筑强度决策树模型

 

图 8:提高整体健康水平的决策树模型




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成果的实际应用


根据决策树的结果,个人可以创建一个训练计划设计矩阵。这是一种工具,可以帮助用户、私人教练和教练共同制定锻炼计划。决策树改变了我们对健身的认知,提供了一种更加有条理的分析方法。模型结果明确了实现目标所需的关键练习和重要元素。下面的矩阵(图 9)展示了基于健身房会员数据生成的结果。


例如,如果你的目标是减肥,模型建议结合有氧运动和力量训练。将跑步机跑步、游泳与深蹲和哑铃训练相结合,是最有效的减肥方式。而如果你的目标是增强力量,决策树模型则推荐你更多使用自由重量器械和拉力器。


 

图 9:训练计划设计矩阵结果


这些模型最大的好处就是,它们能帮你摆脱制定锻炼计划时的盲目试探。通过数据驱动的洞察力,你可以更专注地让自己变得更健康、更有活力,而不用再纠结选什么、怎么做。在做健身相关决定时,很多人都会觉得困扰——情绪、偏见、不完整的信息,甚至太多相互矛盾的建议,都可能让人无从下手。


好在,现在我们有了一个强大的工具,无论你的目标是减肥、增肌还是提升耐力,它都能帮你更轻松地实现。换句话说,答案已经很明确了——是的,机器学习和决策树的确可以为你规划出靠谱的健身路线,让你根据数据制定出更科学的锻炼计划  

来源:Altair澳汰尔
HPC航空航天汽车建筑电子人工智能AltairRapidMiner
著作权归作者所有,欢迎分享,未经许可,不得转载
首次发布时间:2024-11-29
最近编辑:3天前
Altair澳汰尔
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