Alle gidsen

FitAiNest Begrijp hoe het werkt

Hoe personaliseert AI trainingen?

Hoe doelen, voorkeuren en reacties voorstellen kunnen informeren zonder elke observatie in een planwijziging om te zetten.

Kort antwoord

Personalisatie verbindt een doel met de persoon die het volgt. FitAiNest kan voltooide en overgeslagen oefeningen, beoordelingen, tijdstippen en actuele context gebruiken. Geleerde signalen hebben voldoende steun nodig voordat ze het plan beïnvloeden.

Een doel beschrijft niet de hele routine

Mensen met hetzelfde doel kunnen andere activiteiten of tijden verkiezen. Een oefening leuk vinden maakt niet iedere sessie waarin die voorkomt haalbaar.

Reacties zijn niet hetzelfde

Leuk vinden, afkeuren en overslaan leveren andere informatie. Een geregistreerde reden kan een praktische hindernis van een afkeer helpen onderscheiden.

Ook het volgende voorstel beoordelen

De reactie geeft informatie voor latere besluiten. Eén goede sessie is geen reden voor automatisch meer belasting; één gemiste sessie vereist geen nieuw doel.

Een concreet voorbeeld

Iemand houdt van krachttraining, maar mist lange avondsessies. Tijdstip en duur bekijken kan zinvoller zijn dan geen krachtoefeningen meer voorstellen.

Een voorbeeldscenario, geen echt gebruikersresultaat of gegarandeerde aanbeveling.

Wat je hier niet uit kunt afleiden

Dit gaat over selectie en aanpassing vanuit context, niet over live bewegingsanalyse of automatische blessuredetectie.

Veelgestelde vragen

Verandert iedere gemiste training het plan?

Nee. Het is een resultaat dat uitleg nodig heeft.

Kunnen voorkeur en beschikbaarheid botsen?

Ja. Iets leuk vinden en het op een bepaald tijdstip kunnen doen zijn andere signalen.

Uitleg over onze eigen productaanpak. Dit is geen onafhankelijk onderzoek of medisch advies.