Hier ein paar Bemerkungen zu dem Thema der aktuellen KI-Trainer, getriggert durch einen mal wieder reflektierten Beitrag ... von
@pjotr.
Qualität der KI zu beurteilen, müsste man eigentlich Einblick in deren Entwicklung haben
angesprochenen Apps scheinen dieses Vertrauensproblem bislang nicht zu adressieren
Ich habe tatsächlich auch relativ enge Berührungspunkte zu KI, wobei wir selbst die "Nutzer" der KI-Systeme sind die wir selber entwickeln und selber trainieren;-)
Und wir eher versuchen die von uns entwickelte Methodik zu "verkaufen".
Zudem hatte ich mich zu Beginn des Jahres selber mit der Frage auseinander gesetzt, welche Trainings-app oder Pläne ich nutze.
Da gibt es doch drei Haupt-Ansätze – und natürlich jede Menge Mischformen davon...
- klassischer individueller Trainer (natürliche Intelligenz, hoffentlich;-)
- vorgefertigte Trainingspläne (von Zwift und Co., aus Magazinen, whatever)
- automatische learning-loop Trainer/Trainingsprogramme
Die KI-Trainer um die es hier geht gehören in die dritte Kategorie – sie versuchen durch Vergleich mit existierenden Trainingsplänen und -erfolgen individuelle Vorhersagen zu machen, die besser sind als vorgefertigte Trainingspläne abzuarbeiten. Teilweise erlauben/ermöglichen sie dadurch auch automatisch auf manuelle Interventionen (krank, keine Lust, extra Training, anderes Training als vorgesehen, ...) des Athleten zu reagieren.
Herbei gibt es, bzgl. der KI-Trainer, zwei "wichtigste" Teile des Erfolgs
- gute KI Konzepte. Das ist die Art der KI, des ML; Regressionen, NN, whatever; Datenstrukturen; usw.
- viele gute Daten die zum Lernen verwendet werden können; zumindest bei "supervised" Ansätzen
Dazu kommt dann noch die Benutzerfreundlichkeit und ein Support der "im Zweifel" auch Hinweise zu einer besseren Nutzung der Software, inkl. KI, liefert.
Ich nutz(t)e dieses Jahr über TrainrRoad, weil sie aus meiner Sicht zur Zeit die erfolgsversprechendste Basis habe. Obwohl ich finde, dass sie's auch in Ihrem (wirklich guten) Podcast sowie im (wirklich nützlichen) Forum mit der "amerikanischen Aggressivität" im Sinne von "
we are the greatest" übertreiben. Kann man ja auch mal ignorieren;-)
NB: Seit knapp 2 Monaten habe ich mich "verletzt" abgemeldet und plane erst mal mit selbsterstellten vorgefertigten Trainingsplänen anzufangen, kann mir aber vorstellen wieder zu TR zurück zu gehen.
Warum TR (statt enduco, etc.)? Meine persönlichen Kriterien und Entscheidungen, soweit sie mir gerade einfallen:
- weil es augenscheinlich/aus meiner Sicht die mit Abstand größte Datenbasis dieser Ansätze hat.
- weil es im Gegensatz zu enduco auch am großen Monitor verwendbar ist, und – nicht nur aber auch – es so einfach macht Pläne auch für Wochen im Vorhinein individuell sowohl an mein Leben als auch an meine Trainingsziele und Wünsche anzupassen – und dies entsprechend berücksichtigt!
- weil die kleinteiligere Leistungs-Einordnung über "performance level" in verschieden (Coggan) Zonen die Komplexität der Vorhersagen erniedrigt und somit die KI/das ML "einfacher" macht.
- weil das Forum und die zugehörige Interaktivität mit der Firma und den Entwicklern es erlaubt Antworten auf Fragen zur software, Vorhersage-performance, Problemen, usw. zu erhalten. Zum Teil sogar die "KI-Akzeptanz" dadurch angeht...
- weil ich zumindest fürs Training mit TR dank "AI-FTP" gar keine FTP-Tests mehr brauche – und dabei werden auch allgemeine/normale Fahrten draußen berücksichtig. Hatte da am Anfang übrigens recht kritische Kommentare an die Entwickler ... und sowohl "harte"fast abweisende Antworten bekommen wie ebenso eine wirkliche Verbesserung des Systems hin zu einer für mich wirklich guten Auswertung und Vorhersage.
- Weil die Kombination aus "Adaptiven Training (AT)" der Pläne plus der spontanen "Train Now" Möglichkeiten wirklich gut für (m)einen komplexen und Wechselhaften Alltag funktionieren.
Addressiert TrainerRoad die oben zitierten Punkte von
@pjotr? Teilweise, nämlich durch viele – leider aus "
business model reasons" nur sehr oberflächliche, aber immerhin – entsprechende Informationen und Diskussionen in Ihrem Podcast und Ihrem Forum. Letzteres halt zum Teil auch im Sinne von Schwarmintelligenz.
Ist TR das Geld wert? Immerhin habe ich gerade meinen account auf
hold gesetzt und werde das Geld den Winter über wohl eher mal wieder für Zwift o.ä. ausgeben... aber nur weil ich sowieso aufgrund von Verletzung nicht wirklich klassisch-strukturiert trainieren kann und stattdessen plane Anfang des Jahres eher ein paar virtuelle Rennen zu fahren... Mal sehen;-)
Ich wünsche einer deutschen Entwickler-Firma, der hinter enduco, wirklich viel Erfolg und hoffe, das enduco sich am Markt hält und dann auch immer weiter verbessert. Im Moment waren es für mich aber einfach zu viel Punkte die dagegen sprachen, es in meinem Fall zu verwenden.
speed-ville gab's damals nicht, ist aber wohl aktuell ein schlechter Scherz.
Xert, hmm, erinner mich gar nicht mehr so gut warum die gar nicht in die engere Auswahl kamen. War für mich aber so;-)
Sind alles keine Lösungen zu
@pjotr 's Fragen, aber hoffentlich ein paar nützliche Infos und Ideen zur ursprünglichen Frage;-)
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