Previsões de desempenho

O que são as previsões de desempenho?

As previsões de desempenho oferecem aos assinantes estimativas de tempo para completar distâncias-chave de corrida com base no histórico de atividades registradas no Strava. As distâncias disponíveis são: 5 km, 10 km, meia maratona e maratona completa. Essas previsões não levam em conta o tipo de terreno ou variação de altitude, e assumem que a prova será feita em percurso plano, como uma pista. As previsões estão disponíveis somente para assinantes e podem ser acessadas na seção Progresso da aba Você no app.

Como funciona

Para visualizar as previsões, o assinante precisa ter gravado pelo menos 20 atividades de corrida dentro de uma janela contínua de 24 semanas (cerca de 5 meses e meio). Esse mínimo garante que o modelo de aprendizado de máquina que utilizamos tenha dados suficientes para gerar previsões de qualidade e precisão. O modelo gera um novo conjunto de previsões a cada nova atividade de corrida carregada e também depois de três dias sem carregamentos. Assinantes que ainda não tiverem atingido o número mínimo de atividades de corrida nesse período irão ver uma previsão anterior salva pelo sistema. Essa versão foi gerada na última vez em que os requisitos foram atendidos e ficará visível até que você volte a gravar atividades suficientes para gerar uma nova previsão atualizada.

Nossa metodologia

O recurso de previsão de desempenho do Strava é baseado em um modelo de aprendizado de máquina que utiliza mais de 100 atributos de dados dos atletas, incluindo histórico completo de corridas e melhores desempenhos. Diferentemente de outros previsores de prova que usam entradas teóricas (como VO2 máx estimado), o Strava utiliza apenas dados reais de atividade para prever os tempos de prova. Além disso, o sistema considera o desempenho de atletas com históricos de treinamento semelhantes, o que torna as estimativas mais realistas — baseadas no que outros atletas com perfis parecidos já conseguiram atingir.

Cada distância é calculada de forma independente, o que garante mais precisão. Por exemplo: um atleta que está treinando para maratona, com foco em volume semanal e treinos longos, pode ver melhorias significativas nas previsões de meia maratona e maratona, mas não necessariamente nas distâncias menores. Já um atleta focado em distâncias curtas, com ênfase em velocidade e potência, tende a melhorar mais nas previsões de 5 km e 10 km, enquanto as distâncias mais longas podem permanecer estáveis.