Kort svar
FitAiNest lærer både av det du registrerer og av det du gjør etter en anbefaling: gjennomfører, hopper over, erstatter, liker, misliker eller restituerer. Gjentatt evidens kan bli nyttig personlig kontekst.
Alle guider
FitAiNest Guider
Slik lærer FitAiNest av det som faktisk skjer
Læringssløyfen starter med daglig kontekst og fortsetter gjennom anbefalinger, handlinger og resultater.
Slik jobber FitAiNest
Daglige signaler går inn i mønstre og minne. Analysis tester sammenhenger og sikkerhet. Bare tilstrekkelig pålitelige og aktuelle signaler kan påvirke anbefalinger.
Fra registrering til nyttig signal
Å lagre, tolke og avgjøre om et signal kan påvirke anbefalinger er ulike trinn. Preferanser, tider og resultater gir forskjellig støtte; pålitelighet og aktualitet er avgjørende.
Resultatet blir en del av neste runde
Gjennomføring, utelatelse og vurderinger gir ny sammenheng. Å lagre noe, vise det i analysen og bruke det til å endre planen er ikke én automatisk handling.
Slik kunne det sett ut i din hverdag
Et konkret eksempel
En mulig forbindelse mellom tidspunkt og utelatte økter kan forbli bakgrunn til støtten er tilstrekkelig og oppdatert.
Et illustrerende scenario, ikke et faktisk brukerresultat eller en garantert anbefaling.
Viktig kontekst
Læring betyr ikke ny plan ved hver registrering eller kjennskap til alle vaner etter et bestemt antall dager.
FitAiNest er et velværeprodukt, ikke en tjeneste for medisinsk diagnose eller behandling. AI-svar kan være ufullstendige eller feil, og utforskende mønstre forblir observasjoner til de er tilstrekkelig pålitelige.
Vanlige spørsmål
Hvilken informasjon lærer FitAiNest av over tid?
FitAiNest lærer både av det du registrerer og av det du gjør etter en anbefaling: gjennomfører, hopper over, erstatter, liker, misliker eller restituerer. Gjentatt evidens kan bli nyttig personlig kontekst.
Hvordan jobber FitAiNest med dette?
Daglige signaler går inn i mønstre og minne. Analysis tester sammenhenger og sikkerhet. Bare tilstrekkelig pålitelige og aktuelle signaler kan påvirke anbefalinger.
Les videre
Hvordan lærer FitAiNest av økter du hopper over?
Betydningen av tidspunkt, oppgitte hinder og senere resultater når en økt ikke gjennomføres.
Les artikkelenHvordan virker tilpasningsdyktige treningsplaner?
Forskjellen mellom tilfeldig variasjon og justering ut fra sammenheng, pålitelighet og resultater.
Les artikkelen