Kort svar
FitAiNest lär både av det du registrerar och av vad du gör efter en rekommendation: genomför, hoppar över, byter, gillar, ogillar eller återhämtar dig. Upprepad evidens kan bli användbar personlig kontext.
Alla guider
FitAiNest Guider
Så lär sig FitAiNest av det som faktiskt händer
Lärandet börjar med vardagens kontext och fortsätter genom rekommendationer, handlingar och resultat.
Så arbetar FitAiNest
Dagliga signaler går vidare till mönster och minne. Analysis testar samband och tillförlitlighet. Bara tillräckligt säkra och aktuella signaler kan påverka rekommendationer.
Från registrering till användbar signal
Att spara, tolka och avgöra om en signal får påverka rekommendationer är skilda steg. Preferenser, tider och resultat ger olika stöd; tillförlitlighet och aktualitet spelar roll.
Resultatet återgår till lärandet
Genomförande, avstående och bedömningar ger nytt sammanhang. Att lagra något, visa det i analysen och låta det ändra planen är inte en enda automatisk handling.
Så skulle det kunna se ut under din dag
Ett konkret exempel
Ett möjligt samband mellan tidpunkt och missade pass kan stanna som bakgrund tills stödet är tillräckligt och aktuellt.
Ett illustrativt scenario, inte ett verkligt användarresultat eller en garanterad rekommendation.
Viktigt att veta
Lärande betyder inte en planändring efter varje registrering eller full förståelse efter ett fast antal dagar.
FitAiNest är en produkt för välmående, inte en tjänst för medicinsk diagnos eller behandling. AI-svar kan vara ofullständiga eller felaktiga och utforskande mönster förblir observationer tills de är tillräckligt tillförlitliga.
Vanliga frågor
Vilken information lär sig FitAiNest av över tid?
FitAiNest lär både av det du registrerar och av vad du gör efter en rekommendation: genomför, hoppar över, byter, gillar, ogillar eller återhämtar dig. Upprepad evidens kan bli användbar personlig kontext.
Hur arbetar FitAiNest med detta?
Dagliga signaler går vidare till mönster och minne. Analysis testar samband och tillförlitlighet. Bara tillräckligt säkra och aktuella signaler kan påverka rekommendationer.
Läs vidare
Hur lär sig FitAiNest av överhoppade pass?
Betydelsen av tidpunkter, angivna hinder och senare resultat när ett pass inte blir av.
Läs artikelnHur fungerar anpassningsbara träningsplaner?
Skillnaden mellan slumpmässig variation och omprövning utifrån sammanhang, tillförlitlighet och resultat.
Läs artikeln