Մարզումների հետևում ընդդեմ ավանդական մարզման. տվյալների առավելությունը
Մարզումներին հետևելու և չհետևելու տարբերությունը հարմարավետության հարց չէ՝ այն արդյունավետության չափելի բաց է։ Ահա ապացույցները և թե ինչու է AI-ը այն ավելի մեծացնում։
Ինչ են ցույց տալիս հետազոտությունները
Ուժային մարզմամբ զբաղվողների շրջանում բազմաթիվ հետազոտություններ ցույց են տալիս, որ մարզումներին համակարգված հետևող մարզիկներն ուժի և հիպերտրոֆիայի զգալիորեն ավելի արագ աճ են ունենում, քան նրանք, ովքեր մարզվում են զգացողությամբ։ Մեխանիզմը պարզ է. չես կարող գիտակցաբար օպտիմալացնել այն, ինչը չես չափում։
Արդյունքից բացի, հետևման տվյալները թույլ են տալիս օբյեկտիվորեն բացահայտել պլատոները (ոչ միայն սուբյեկտիվ զգացողությունը, որ առաջընթացը կանգ է առել), մկանախմբերի միջև ծավալի անհավասարակշռությունը և մարզման կոնկրետ փոփոխականների հետ կապված վնասվածքների օրինաչափությունները։
Ինչում է սխալվում ավանդական մարզումը
Առանց համակարգված հետևման ավանդական մարզումն ամբողջությամբ հենվում է հիշողության և ինտուիցիայի վրա։ Մարզիկների մեծ մասը գերագնահատում է իր հետևողականությունը, թերագնահատում հոգնածությունը և սխալ է հիշում նախորդ արդյունքները։ Սա հանգեցնում է՝
- Անկանոն պրոգրեսիվ ծանրաբեռնման՝ քաշի չափազանց արագ կամ դանդաղ ավելացման
- Ծավալի չնկատված անհավասարակշռության՝ գերմարզված մկաններ թերմարզվածների կողքին
- Պլատոյի բաց թողնված ազդանշանների՝ կանգ առած ծրագրի շարունակում շաբաթներով
- Դելոդի ոչ օպտիմալ ժամանակի՝ չափազանց վաղ կամ ուշ հանգիստ
Ինչպես է AI-ը բազմապատկում հետևման առավելությունը
Տետրում ձեռքով հետևումը գրանցում է այն, ինչ արել ես։ AI-ով հետևումը գրանցում է, թե դա ինչ է նշանակում։ Տարբերությունը վերլուծությունն ու գործողությունն է։
Երբ Apex-ը հայտնաբերում է, որ ժիմ պառկածդ 3 սեսիա չի առաջադիմել, այն ոչ միայն նշում է պլատոն, այլ վերլուծում է հնարավոր պատճառները (չափազանց բարձր ծավալ, անբավարար վերականգնում, վարժության տարբերակի կարիք), առաջարկում փոփոխություն և ավտոմատ կիրառում այն հաջորդ սեսիայիդ։
Ծավալի վերլուծություն
Ըստ մկանախմբերի, շաբաթական
Ռեկորդների հայտնաբերում
Ավտոմատ գրանցում է նոր ռեկորդները
Պլատոյի ծանուցումներ
AI-ը նշում է կանգ առած առաջընթացը
Տվյալների կուտակային էֆեկտը
Որքան երկար ես հետևում, այնքան ճշգրիտ է դառնում AI մարզչիդ մոդելը քո ֆիզիոլոգիայի մասին։ 30 սեսիայից հետո այն ունի ուժի առաջընթացի հուսալի տեմպեր յուրաքանչյուր հիմնական վարժության համար։ 90 սեսիայից հետո՝ վերականգնման սեզոնային օրինաչափություններդ, վնասվածքի հակված շարժումներդ և յուրաքանչյուր մկանախմբի համար մարզումների օպտիմալ հաճախականությունը։
Սա տվյալների կուտակային էֆեկտն է. յուրաքանչյուր հետևված սեսիա ապագա մարզչությունն ավելի ճշգրիտ է դարձնում՝ ստեղծելով մարզչական ինտելեկտ, որը բարելավվում է տարիների, ոչ թե միայն շաբաթների ընթացքում։