Kort svar
FitAiNest lærer både af det, du registrerer, og af det du gør efter en anbefaling: gennemfører, springer over, erstatter, kan lide, ikke kan lide eller restituerer. Gentagen evidens kan blive brugbar personlig kontekst.
Alle guides
FitAiNest Guides
Sådan lærer FitAiNest af det, der faktisk sker
Læringssløjfen starter med daglig kontekst og fortsætter gennem anbefalinger, handlinger og resultater.
Sådan arbejder FitAiNest
Daglige signaler føder mønstre og hukommelse. Analysis tester relationer og sikkerhed. Kun tilstrækkeligt pålidelige og aktuelle signaler kan påvirke anbefalinger.
Fra registrering til brugbart signal
At gemme, fortolke og afgøre, om et signal må påvirke anbefalinger, er forskellige trin. Præferencer, tider og resultater giver forskellig støtte; pålidelighed og aktualitet er afgørende.
Resultatet bliver del af næste omgang
Gennemførelse, fravalg og vurdering giver ny sammenhæng. At gemme en oplysning, vise den i analysen og bruge den til at ændre planen er ikke én automatisk handling.
Sådan kunne det se ud på din dag
Et konkret eksempel
En mulig forbindelse mellem tid og oversprungne pas kan forblive baggrund, indtil der er tilstrækkelig og aktuel støtte.
Et illustrativt scenarie, ikke et faktisk brugerresultat eller en garanteret anbefaling.
Vigtigt at vide
Læring betyder ikke planændring ved hver registrering eller kendskab til alle vaner efter et bestemt antal dage.
FitAiNest er et velværeprodukt, ikke en tjeneste til medicinsk diagnose eller behandling. AI-svar kan være ufuldstændige eller forkerte, og udforskende mønstre forbliver observationer, indtil de er tilstrækkeligt pålidelige.
Ofte stillede spørgsmål
Hvilke oplysninger lærer FitAiNest af over tid?
FitAiNest lærer både af det, du registrerer, og af det du gør efter en anbefaling: gennemfører, springer over, erstatter, kan lide, ikke kan lide eller restituerer. Gentagen evidens kan blive brugbar personlig kontekst.
Hvordan arbejder FitAiNest med dette?
Daglige signaler føder mønstre og hukommelse. Analysis tester relationer og sikkerhed. Kun tilstrækkeligt pålidelige og aktuelle signaler kan påvirke anbefalinger.
Læs videre
Hvordan lærer FitAiNest af oversprungne træningspas?
Betydningen af tidspunkter, oplyste hindringer og senere resultater, når et pas ikke bliver gennemført.
Læs artiklenHvordan virker tilpasningsdygtige træningsplaner?
Forskellen mellem tilfældig variation og justering ud fra sammenhæng, pålidelighed og resultater.
Læs artiklen