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ED RNA 1.

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En el mercado existen varios software para llevar la trazabilidad y modelar la fisiología deportiva del atleta pero le faltan herramientas con inferencias, EDNeuronal está intentando convertirse en una herramienta de aprendizaje y resolutiva para el entrenamiento deportivo.

Una mirada simple y obsoleta.

La discusión frecuente entre distintos entrenadores es siempre el artesanal vs el analítico, y a mi entender es una mala comparación sobre todo no conociendo las partes y conocimientos que ambos disponen sobre cómo abordar la preparación de un atleta para competir. Entiendo que el artesanal viene de una escuela con poco conocimiento de herramientas y el analítico o viene de una escuela con una base de cálculo formado o se interiorizo en las herramientas que pueden ayudar a su trabajo. Nunca he visto un enfrentamiento entre entrenadores con mirada analítica/matemática pero si he visto mucho de la otra.

Las diferencias notables son estas, el sistema artesanal introduce al atleta a un programa de entrenamiento obteniendo un efecto, este efecto tiene varios resultados y generalmente solo se ve o se muestra el % ganador, pero hay que tener en cuenta que dentro de esos efectos otros resultados existen y muchas veces con mayor % del ganador, % perdedores, % lesionados, % estancados, % quemados. La sumatoria total resume la calidad del programa y no solo el ganador. Como dice el dicho tira una canasta de huevos contra la pared y el que no se rompe será el campeón.

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Muchas veces atletas profesionales intentan sostener el programa que a ellos les funciono sobre otros atletas y generalmente no funciona.

Es cierto que la base del entrenamiento no ha cambiado radicalmente los principios son los mismos pero el control y programación si pueden mejorarse.

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El nuevo enfoque y en el que estoy investigando e implementando herramientas , es más controlado , el programa se define en función a las cualidades y objetivos razonables del atleta y el efecto se re alimenta para ser perfeccionado o para evitar errores, en la escuela de ingeniería lo vimos como controles proporcionales , integrales y derivativos y en la escuela de sistemas como redes neuronales o maquinas de inferencias. (no son lo mismo)

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Este tipo de enfoque no solo evita muchos de los problemas de la escuela artesanal si no que el procesamiento de información obtenida a lo largo de los meses, años sirven para predecir y perfeccionar el sistema, lo que en redes neuronales se lo denomina aprendizaje.

Volúmenes que lleva a enfermarse, intensidades que llevan a lastimar , el atleta mejora con mas volumen o con más intensidad, rampas adecuadas en distintos ciclos , etc.

Hoy día cualquier atleta puede obtener un gran números de datos de su entrenamiento no usar todo eso es realmente un desperdicio, y el atleta no tiene por qué esta inmerso en todo ese backoffice, eso es parte del trabajo del entrenador “moderno”.

Modelos si o no?

Los modelos son herramientas sumamente  útiles siempre y cuando se alimenten con buenos datos y los resultados se sepan interpretar y aplicar, cada atleta tiene un entorno de parámetros que enumerados se repiten pero son variables entre cada individuo por lo que un mismo programa puede reducir el % global de éxito. Determinar qué tipo de atleta es , qué efecto tiene sobre el volumen , que efecto tiene sobre la intensidad , y cómo manejar la magnitud de ambas para construir rampas de crecimiento acordes puede realizarse modelando o simulando escenarios futuros con escenarios pasados y sus consecuencias o virtudes.

Visión general red neuronal.efecto

Podremos usar una f( Efecto) =  (1+e^-(a+b))^-1

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Intensidad y volumen del running optimo dentro de un volumen de tres actividades para cada atleta procesado , procesados por 600 entrenamientos x tres épocas de aprendizaje.

Jugando un poco con los datos podemos observar que muchos atletas bajando la intensidad y aumentando el volumen pueden mejorar el efecto y otros deberían aumentar la intensidad manteniendo el volumen.

Continua en RNA 2