机器学习和人工智能 (AI) 已融入我们的日常生活，影响着我们使用技术、做出决策和获取信息的方式。如果您没有私人教练，技术可以是一个很好的帮手。通过先进的机器学习和人工智能技术，您可以更智能地规划您的健身计划。于是，我们开始思考：机器学习能否设计出适合普通人健身需求的锻炼计划？
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。
01
使用机器学习设计可靠的健身计划
为了探索机器学习（尤其是决策树算法）是否可以优化非专业健身房用户的训练计划设计，我们的团队研究了 3350 名健身房会员的数据集。该数据集是我们决策树模型的基础。决策树是一种简单直观的算法，用于明确决策标准，通过一致的逻辑得出预期结果，使体育科学分析更加系统化。
我们使用蒙特卡罗模拟（利用随机性解决确定性问题的模拟）来生成包含两个关键变量的数据集：
健身房会员在不同健身器材上锻炼的平均时长（以分钟为单位）
每台机器的组数及对应的重量/阻力
通过这个过程，我们多次运行模拟并取平均值来估计预期结果。虽然每个人的健身目标都不同，但一般来说，健身房会员通常追求以下一个或多个目标：减肥、提高耐力、增强力量和改善整体健康。数据集中还包含反映会员在六个月后实现这些目标的程度的变量（图 1）。
图 1：实现既定目标的结果（六个月）
使用机器学习来优化锻炼程序的工作流程如下：
通过分析这些数据，您可以确定制定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
该过程首先将平均锻炼持续时间和组数的原始数据（图 3）与会员六个月后的结果（图 4）进行整合。然后，这些数据被用来开发四个决策树模型，用于预测和解释每个训练目标的成功群体。决策树模型生成两组结果：一组是识别成功率较高的群体，另一组是识别帮助这些群体实现目标的关键变量。
图 3：平均每周健身时间和每项运动/机器的组数的原始数据
图 4：六个月后将活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加耐力来提高马拉松成绩，或者通过增加力量来实现举重目标，决策树可以为他们提供实现这些目标的清晰路径。下面的决策树显示了创建锻炼计划所需的具体锻炼，该锻炼计划旨在实现四个核心目标：减肥、增强耐力、增强力量和改善整体健康。 （图5-8）。
图5：减肥决策树模型
图 6：提高耐用性的决策树模型
图 7：构建强度决策树模型
图 8：改善整体健康状况的决策树模型
02
结果的实际应用
根据决策树的结果，个人可以创建培训计划设计矩阵。它是一个帮助用户、私人教练和教练共同制定锻炼计划的工具。决策树改变了我们对健身的思考方式，提供了一种更加结构化的分析方法。模型结果确定了实现目标所需的关键练习和重要要素。下面的矩阵（图 9）显示了根据健身房会员数据生成的结果。
例如，如果您的目标是减肥，该模型会建议将有氧运动和力量训练相结合。将跑步机跑步、游泳与深蹲、哑铃训练相结合，是最有效的减肥方法。如果您的目标是增强力量，决策树模型建议使用更多的自由重量器械和绳索器械。
图 9：训练计划设计矩阵结果
这些模型最好的一点是，它们可以帮助你摆脱制定锻炼计划时的盲目犹豫。借助数据驱动的见解，您可以更加专注于让自己更健康、更有活力，而不用担心选择什么以及如何做。许多人在做出与健身相关的决定时都会遇到困难——情绪、偏见、不完整的信息，甚至太多相互矛盾的建议都会让他们难以做出决定。
幸运的是，现在我们有一个强大的工具，可以帮助您更轻松地实现目标，无论您的目标是减肥、增加肌肉还是提高耐力。换句话说，答案很明确——是的，机器学习和决策树确实可以为你规划一条可靠的健身路线，让你根据数据制定更科学的锻炼计划。
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容， 请联系本站，一经查实，本站将立刻删除。如若转载，请注明出处：https://www.fxk666.com/html/tiyuwenda/9908.html
