Sicher ist es ein Indikator, genau wie HFmax=220-Lebensalter. Aber wenn ich schon Kohle ausgebe, dann will ich doch wirklich meinen Wert wissen und nicht einen gemittelten. Das wird keine AI je können. Wer einfach nur einen Trend sehen will und zu viel Geld übrig hat, ok- sicher kann man mit den Daten auch was anfangen.
Bin da voll bei Arne
Danke für die fachliche Bewertung.
Das wirklich Absurde ist ja:
Die meisten von denen, die jetzt „kalkulieren und modellieren“ , haben vorher „gemessen“. Und ihre Diagnostik dafür angepriesen, dass sie einen Info-Mehrwert bietet und genauer ist. Nun hat Arne schon schön ausgeführt, das der Mehrwert prinzipiell meist sehr gering ist, weil man vieles auch aus dem Trainingskontext erschliessen kann bzw. andererseits wirklich sehr exakte Werte selten einen Zusatznutzen bringen.
Zur Wahrheit gehört aber auch, dass viele die Diagnostik eingestellt haben, weil sie sich schlicht nicht rechnete. Trotz nur mittelmässigem Testequipment.
Und als Alternative werden jetzt die vorher geschmähten ungenauen Leistungstests genutzt und dann mit relativ holzschnittartigen Algorithmen als neue Qualität verkauft.
Runtergebrochen auf die Botschaft: NOCH besser, weil weniger Aufwendig als Leistungsdiagnostik und nicht so teuer, aber fast so viel Infos.
Ich würde eher sagen: Viel teurer als der eigene FTP-Tests und viele ungenaue Infos, die selbst dann von sehr begrenztem Nutzen wären, wenn sie genauer wären.
Ganz ehrlich: Wenn Dan Lorang einen Radprofi mit einer komplexen Aufgabenstellung, z.B. Sprinter TdF Etappensieg auf bergiger Etappe dafür trainieren will, möglichst gut über die Berge zu kommen und im Sprint die Etappe zu gewinnen oder einen Klassiker.: Da hilft vermutlich eine Diagnostik bei der Trainingssteuerung. Einfach, weil die Infos hilfreich sind und jede Genauigkeit auf dem Niveau hilfreich,
Aber z.B. der ambitionierte Amateur der eine LD möglichst schnell finishen will: Da hilft irgendeine regelmässige halbwegs reliable Selbsttestung in Kombi mit Erfahrung genausoviel wie 4 x Modellierung und ist deutlich billiger. Zumindest meine Meinung.
Um den Ansatz besser bewerten zu können müsste man auch besser verstehen welche Verfahrensklasse sie wirklich nehmen (und klar, heute muss von der einfachen Regression oder k-nearest neighbor oder dem modernsten LLM alles in Sales Sprache "AI" sein).
Es gibt ja durchaus Verfahren, die auch mit "wenigen hunderten" (so hat es Björn mal ein einem Podcast gesagt) Records gute Ergebnisse liefern können.
Ich gebe es auf, da ich den Eindruck habe, dass Du mich eher für dumm verkaufen willst.
Das verstehe ich jetzt nicht. Ich habe mich, wie ich finde, recht ausführlich mit Deinem Argument auseinandergesetzt. Es war keineswegs meine Absicht, Dich für dumm zu verkaufen.
Zitat:
Zitat von anlot
Aber egal, außer Dir sind dann alle anderen Wissenschaftler die daraus einen Businesscase entwickelt haben, absolute Kaffeesatz-Leser.
Sie sind keine Kaffeesatzleser. Jedoch hat die Genauigkeit dieses einfachen Verfahrens seine Grenzen. Das habe ich versucht zu erläutern. Ich verstehe nicht, warum Du gereizt darauf zu reagieren scheinst. Falls ich Dich irgendwie beleidigt habe, war das definitiv nicht meine Absicht.
ich habe im Frühsommer ein Bikefitting bei HYCYS gemacht und da wurde mir dieser Test bereits angeboten. Für mich ist das eine Gelddruckmaschine, mehr nicht. Ich finde HYCYS und das Team echt gut, aber dabei bin ich raus. Ich bin Mathematikerin und die sind damit definitiv an die Falsche geraten, weil mir keine einzige Frage zufriedenstellend beantwortet werden konnte. Hab das Thema dann gelassen und mich auch nicht als "vom Fach" geoutet, ich wollte ja einfach nur mein Rad vernünftig einstellen lassen.
Ich modelliere tagtäglich, Daten und der Umgang mit solchen ist mein Alltag. Ich kenne mich aus mit AI, mit Algorithmen, mit Prognosemodellen und mit all dem Kram. Ich kann dazu nur sagen: Aus Spaß würd ich dafür vielleicht 20€ ausgeben, that's it. Das, was mir dort als "solide Datenbasis" genannt wurde, war echt ein Witz, ich kann keinen vernünftigen Algorithmus an nem Sample von 100 Probanden validieren. Ich bin nicht mehr up tp date, das Ding hat sich vielleicht durch konstantes "Füttern mit Daten" total weiterentwickelt.
Sicher ist es ein Indikator, genau wie HFmax=220-Lebensalter. Aber wenn ich schon Kohle ausgebe, dann will ich doch wirklich meinen Wert wissen und nicht einen gemittelten. Das wird keine AI je können. Wer einfach nur einen Trend sehen will und zu viel Geld übrig hat, ok- sicher kann man mit den Daten auch was anfangen.
Bin da voll bei Arne.
Und nochmal, ich mag HYCYS- aber mit dem Produkt kann ich nichts anfangen.
Vielleicht lag es auch daran, dass die Person, die du befragt hast, nicht Bescheid wusste. Die Technik könnte aber trotzdem gut sein.
Falls das Gerät starr mit 100 Probanden gefüttert wurde, dann ist es aber lediglich auf dem Niveau einer Excel-Tabelle. Sinn einer KI wäre ja gerade, dass sie von deinen und anderen Daten lernt und somit immer besser wird. Das ist natürlich schwierig, denn jede Trainingseinheit ist anders und die Qualität des Ergebnisses hängt von der Qualität der Daten ab. Das muss ich dir ja nicht sagen.
Aktuell würde ich das Geld lieber in einen Trainer investieren. Ich denke aber, dass sich das Verhältnis in Zukunft ändern wird und Trainer solche Tools ganz selbstverständlich nutzen werden.
Um den Ansatz besser bewerten zu können müsste man auch besser verstehen welche Verfahrensklasse sie wirklich nehmen (und klar, heute muss von der einfachen Regression oder k-nearest neighbor oder dem modernsten LLM alles in Sales Sprache "AI" sein).
Es gibt ja durchaus Verfahren, die auch mit "wenigen hunderten" (so hat es Björn mal ein einem Podcast gesagt) Records gute Ergebnisse liefern können.
Ich hatte heute morgen bereits einen kurzen Text genau in diese Richtung geschrieben.
Wo AI drauf steht, kann auch ein Decision-Tree dahinter stehen: Die Person ist 45 Sekunden in der letzten Stufe gefahren: Also hat sie XY als Schwelle und nicht YX.
Das Modell ist sehr wichtig, wenn man eine Aussage über die Sinnhaftigkeit und den Mehrwert treffen möchte. Ich kann mit einem Decision-Tree auch ein Chat Bot bauen, ich kann das mittlerweile aber auch besser mit einem LLM.
Ich finde das Thema ML und Sport sehr spannend und denke vor allem in "predictive" Trianingsplanung. Da hätte es noch mehr Daten als nur die Leistungstests. Da hat TrainerRoad aber schon lange ein Feature im Angebot. Das fand ich sehr cool
Und zur Frage: Solange die Person das gleiche Testprotokoll mit dem gleichen Equipment benutzt, kommt bei wahrscheinlich gleichem Fehler ein Trend heraus.
Ob dann ein Wert von 100 auf 50 oder von 2 auf 1 gesunken ist ... Egal. Der Fehler ist da und dennoch ist ein Trend erkennbar.
So Handhabe ich das bei meiner HRV Messung. Ich vergleiche nie die absoluten Werte miteinander, aber wenn sich der Trend deutlich verändert, dann agiere ich.
Und dafür kann ich ein AI Modell nutzen (wenn der Algorithmus gleich bleibt), ich kann aber auch einfach die Graphen der Werte übereinander legen und schauen, wie Arne sagt, ob sich da was auf der langen Radfahrt verändert hat.
Und zur Frage: Solange die Person das gleiche Testprotokoll mit dem gleichen Equipment benutzt, kommt bei wahrscheinlich gleichem Fehler ein Trend heraus.
Ob dann ein Wert von 100 auf 50 oder von 2 auf 1 gesunken ist ... Egal. Der Fehler ist da und dennoch ist ein Trend erkennbar.
So Handhabe ich das bei meiner HRV Messung. Ich vergleiche nie die absoluten Werte miteinander, aber wenn sich der Trend deutlich verändert, dann agiere ich.
Wie viele Leistungsdiagnostiken willst Du denn machen, bis ein aussagekräftiger Trend erkennbar wird, obwohl die einzelnen Messwerte stark streuen und ordentliche Fehlerbalken haben?
Ich kenne nur einen Amateur, der mehr als zwei Leistungsdiagnostiken pro Jahr macht. Meistens hat man eine einzige Leistungsdiagnostik pro Jahr, selten eine zweite. Zum Erkennen von Trends aus wenigen Messungen braucht man eine hohe Genauigkeit, sonst handelt es sich um Wunschdenken.
Bei der Messung der Herzfrequenzvariabilität werden nachts vermutlich sehr viele Messungen des Herzschlages gemacht. Was Du morgens als Messwert siehst, ist höchstwahrscheinlich bereits ein Mittelwert aus sehr vielen Messungen.
Um den Ansatz besser bewerten zu können müsste man auch besser verstehen welche Verfahrensklasse sie wirklich nehmen (und klar, heute muss von der einfachen Regression oder k-nearest neighbor oder dem modernsten LLM alles in Sales Sprache "AI" sein).
Es gibt ja durchaus Verfahren, die auch mit "wenigen hunderten" (so hat es Björn mal ein einem Podcast gesagt) Records gute Ergebnisse liefern können.
Ja, und um das bewerten zu können, fänd ich es spannend, wenn es dazu mehr Infos gäbe. So finde ich es ziemlich intransparent. Mir wurde damals "so ca. 100" gesagt, aber lassen wir es mal "wenige hunderte" sein. Ob das viel oder wenig ist, kommt ja doch sehr auf die Varianz und auf die Menschen an sich an. Z.B. wurde mir gesagt, man hätte primär an Hochleistungssporlern validiert. Das wäre ja wiederum schon mal schlecht, weil wir damit nicht die breite Masse abbilden. Wie auch immer, mit den aktuellen Infos ist es mehr raten. Ich würde mein Geld dafür nicht ausgeben. Um meine eigene Entwicklung zu sehen, kann ich auch alle x Wochen einen Stufentest fahren und gucken, wie weit ich komme.
Zitat:
Zitat von keko#
Vielleicht lag es auch daran, dass die Person, die du befragt hast, nicht Bescheid wusste. Die Technik könnte aber trotzdem gut sein.
Falls das Gerät starr mit 100 Probanden gefüttert wurde, dann ist es aber lediglich auf dem Niveau einer Excel-Tabelle. Sinn einer KI wäre ja gerade, dass sie von deinen und anderen Daten lernt und somit immer besser wird. Das ist natürlich schwierig, denn jede Trainingseinheit ist anders und die Qualität des Ergebnisses hängt von der Qualität der Daten ab. Das muss ich dir ja nicht sagen.
Aktuell würde ich das Geld lieber in einen Trainer investieren. Ich denke aber, dass sich das Verhältnis in Zukunft ändern wird und Trainer solche Tools ganz selbstverständlich nutzen werden.
Definitiv hatte er nicht wirklich Ahnung von dem (bis dato noch sehr neuen) Produkt. Daher würde ich die Infos auch mit Vorsicht genießen und hab das Thema nicht weiter vertieft. Lasse eh nicht so gern den Nerd raushängen. Das was du beschreibst, meinte ich mit dem "weiter mit Daten füttern"- die Sache ist nur, dass wenn ich jetzt dieses Produkt buche und die meine Daten haben, dennoch niemand meinen wahren Wert erhoben hat und somit kein Lerneffekt da ist. Damit die KI lernt, müsste man ja immer mehr beobachtete Werte + geschätzte Werte generieren. Ich kann wirklich nicht einschätzen, wie gut das sein könnte, dafür kenn ich sowohl die physiologischen Prozesse als auch das zugrundeliegende Modell nicht gut genug. Ich hoffe einfach mal, dass es besser prognostiziert als die gute alte Regression Hfmax=220-Lebensalter (btw: ich bin 34 und habe eine Hfmax von 160 (WIRKLICH!)- was bin ich für ein krasser Ausreißer- niemals werd ich hunderte Euro für sowas gemitteltes ausgeben ).
Zitat:
Zitat von mrtomo
...
Ich finde das Thema ML und Sport sehr spannend und denke vor allem in "predictive" Trianingsplanung. Da hätte es noch mehr Daten als nur die Leistungstests. Da hat TrainerRoad aber schon lange ein Feature im Angebot. Das fand ich sehr cool
Und zur Frage: Solange die Person das gleiche Testprotokoll mit dem gleichen Equipment benutzt, kommt bei wahrscheinlich gleichem Fehler ein Trend heraus.
Ob dann ein Wert von 100 auf 50 oder von 2 auf 1 gesunken ist ... Egal. Der Fehler ist da und dennoch ist ein Trend erkennbar.
So Handhabe ich das bei meiner HRV Messung. Ich vergleiche nie die absoluten Werte miteinander, aber wenn sich der Trend deutlich verändert, dann agiere ich.
Und dafür kann ich ein AI Modell nutzen (wenn der Algorithmus gleich bleibt), ich kann aber auch einfach die Graphen der Werte übereinander legen und schauen, wie Arne sagt, ob sich da was auf der langen Radfahrt verändert hat.
Ich finde das auch spannend, würde es aber - Stand jetzt- nicht so anpreisen. Mir wurde wortwörtlich gesagt, ich könne meine VO2max und den Fettstoffwechsel nun bequem von zu Hause bestimmen. Und das ist wirklich nicht korrekt. Ich kann ihn höchstens abschätzen. MIR ist das keine 125€ wert- vielen anderen sicher schon.
Und auch ich möchte gern den Trend meines Trainings sehen und mache dafür einfach regelmäßig die gleichen Einheiten/Stufentests etc.- liefert mir ja genau das.
AI in der Trainingsplanung find ich auch spannend. Ich bin echt (!) gespannt, was wir da in Zukunft noch sehen.
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(btw: ich bin 34 und habe eine Hfmax von 160 (WIRKLICH!)- was bin ich für ein krasser Ausreißer- niemals werd ich hunderte Euro für sowas gemitteltes ausgeben 
