Predicciones del rendimiento

Qué son las predicciones del rendimiento

Predicciones del rendimiento ofrece a los suscriptores tiempos estimados de finalización para distancias clave de las carreras, basándose en sus datos históricos de actividades en Strava. Las distancias de carrera admitidas son 15 km, 10 km, media maratón y maratón. Las variables de altitud o del terreno para la carrera no se tienen en cuenta en las predicciones de rendimiento y se asume que un deportista corre en un trayecto llano, similar a una pista. Las predicciones solo están disponibles para suscriptores y se pueden encontrar en la sección Progreso de la pestaña Tú y en tus actividades de carrera en la aplicación móvil.

Cómo funcionan

Para ver todas tus predicciones, los suscriptores deben cargar un mínimo de 20 actividades de carrera al aire libre con GPS dentro de un período consecutivo de 24 semanas. Este umbral garantiza que el modelo de aprendizaje automático de la función disponga de datos suficientes para realizar una predicción precisa y de alta calidad. El modelo genera un nuevo conjunto de predicciones para el suscriptor una vez subidas las carreras y después de estar tres días sin subir ninguna. Los suscriptores que no hayan subido suficientes actividades de carrera, verán en la ventana móvil un conjunto de predicciones almacenadas en caché de la última vez que subieron suficientes actividades. Las predicciones se actualizarán una vez que el suscriptor reanude la subida y alcance el umbral de actividades.

Nuestros métodos

La función de predicción del rendimiento de Strava se basa en un modelo ML que aprovecha más de 100 atributos de datos de deportistas, incluido el historial de carreras realizadas y los mejores rendimientos. A diferencia de otros predictores de carreras que se basan en datos teóricos como el nivel de oxígeno o VO2 máximo estimado, Strava solo utiliza datos de actividades reales para predecir los resultados de la carrera. El sistema también aprovecha el rendimiento de los deportistas con historiales de entrenamiento similares, por lo que los tiempos estimados son realistas y se basan en lo que han conseguido otros usuarios con capacidades similares.

Los tiempos para cada distancia de carrera se calculan por separado, lo que conduce a una mayor precisión. Por ejemplo, un deportista que se entrena para una maratón, corriendo más veces a la semana y centrándose en intervalos más largos, puede ver una mejora significativa en sus predicciones para la media maratón y la maratón, pero no verá una mejora equivalente en sus predicciones para las distancias más cortas. Del mismo modo, un deportista que se centre en distancias más cortas, trabajando la velocidad y la potencia en su entrenamiento, puede ver más mejoras en sus predicciones de 5 km y 10 km que en las distancias más largas, donde esas capacidades son menos importantes.

Nota: Este artículo fue traducido utilizando inteligencia artificial y puede contener errores.