蘋果探索混合AI 模型演算法,幫助使用者制定個人化健身方案

蘋果健康研究團隊於3 月底發布了一篇部落格文章,宣布他們正在利用機器學習和AI 技術,幫助用戶探索更適合的健身計畫。

苹果探索混合 AI 模型算法,帮助用户制定个性化健身方案

蘋果健康研究團隊表示目前模型是在高度控制的實驗室環境下,觀測某個變數對使用者健身效果的影響,這樣得出的數據可能與Apple Watch 在真實世界中產生的心率資訊完全不同。

因此,蘋果健康研究團隊開始研發一種全新的機器學習演算法。這種演算法結合了傳統的心率模型,以及對「對嘈雜和不確定的真實世界數據具有穩健性(事物可以抵禦外部應力和影響並維持原有狀態的自身性質)」的適應性系統,目標建立一個客製化的心率模型,為某位使用者產生最準確的數據。

團隊指出:「為了學習這種將運動映射到生理參數的嵌入函數,我們使用了一個卷積神經網絡,輸入個人最近的運動情況,包括心率、步頻、速度和海拔變化」。

苹果探索混合 AI 模型算法,帮助用户制定个性化健身方案

團隊表示系統會預測配戴者的健身數據,然後再將這些預測與運動時的實際心率進行比較,透過多次收集配戴者運動數據不斷優化,從而可以為配戴者制定更貼合個人的健身方案。

該系統也關註一些可能並不明顯的指標。蘋果健康研究團隊指出,在過熱或過濕的環境中運動會增加運動時的心率,而這在嚴格控制的實驗室環境中並不總是能反映出來。此外,它還會查看步頻、海拔變化和速度等運動數據,以準確預測運動強度。

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