加州大学圣迭戈分校：利用深度学习技术开发个性化健身指导工具
文库划重点：研究人员表示，该工具能够识别影响锻炼效果的重要因素，如跑道坡度及跑步者的身体状态，也可以为想达到特定心率目标的跑步者推荐路线。它还能做出短期预测，比如告诉跑步者加减速等。研究团队称，因为个体之间差异性太大，个性化对健身数据模型至关重要。
新华社北京4月28日电 想个性化定制健身又嫌私教太贵？美国加州大学圣迭戈分校的研究人员日前利用深度学习技术开发出一种新的健身指导工具，能够更好地估计跑步者在锻炼期间的心率，并预测和推荐跑步路线。
加州大学圣迭戈分校计算机科学和工程系研究人员提取了1000名跑步者的25万份锻炼记录建立数据表，然后让机器学习这份数据表以建立一个模型。这个模型通过分析跑步者以往的锻炼数据，预测特定锻炼时间和路线下的跑步速度和心率。
研究人员表示，该工具能够识别影响锻炼效果的重要因素，如跑道坡度及跑步者的身体状态，也可以为想达到特定心率目标的跑步者推荐路线。它还能做出短期预测，比如告诉跑步者加减速等。
研究团队称，因为个体之间差异性太大，个性化对健身数据模型至关重要。下一步研究人员将使用这一工具学习其他数据以应用于更复杂的健身指导场景。
（原文标题：《新研究利用深度学习技术开发个性化健身指导工具》）
收录于哈希力量，手机站省略本文固定网址
