การคาดการณ์สมรรถภาพคืออะไร
การคาดการณ์สมรรถภาพจะให้ข้อมูลเวลาที่คาดว่าจะใช้ในการวิ่งจบระยะทางการแข่งขันหลักๆ แก่สมาชิก โดยอิงจากข้อมูลประวัติกิจกรรม Strava ของคุณ ระยะทางการแข่งขันที่รองรับ ได้แก่ 5 กม. 10 กม. ฮาล์ฟมาราธอน และฟูลมาราธอน การคาดการณ์สมรรถภาพจะไม่พิจารณาความแตกต่างของภูมิประเทศหรือความสูงของเส้นทางในการแข่งขัน และจะสันนิษฐานว่านักกีฬาวิ่งแข่งบนเส้นทางราบคล้ายกับลู่วิ่ง การคาดการณ์มีให้บริการเฉพาะสมาชิกเท่านั้น และสามารถดูได้ในส่วนความคืบหน้าของแท็บคุณ และในกิจกรรมการวิ่งของคุณบนแอปมือถือ
หลักการทำงาน
ในการดูการคาดการณ์ สมาชิกจะต้องอัปโหลดกิจกรรมวิ่งอย่างน้อย 20 ครั้งภายในช่วงเวลา 24 สัปดาห์ต่อเนื่อง (ประมาณ 5 เดือนครึ่ง) เกณฑ์นี้ช่วยให้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ขับเคลื่อนฟีเจอร์นี้มีข้อมูลเพียงพอในการคาดการณ์ที่มีคุณภาพสูงและแม่นยำ โมเดลจะสร้างชุดข้อมูลการคาดการณ์ใหม่สำหรับสมาชิกหลังจากที่อัปโหลดข้อมูลการวิ่งแต่ละครั้ง และหลังจากที่ไม่มีการอัปโหลดข้อมูลวิ่งเป็นเวลา 3 วัน สมาชิกที่ไม่ได้อัปโหลดกิจกรรมวิ่งให้เพียงพอภายในช่วงเวลาต่อเนื่องที่กำหนด จะเห็นชุดข้อมูลการคาดการณ์ที่แคชไว้จากช่วงเวลาล่าสุดที่อัปโหลดเพียงพอ เมื่อสมาชิกกลับมาอัปโหลดและถึงเกณฑ์กิจกรรมที่กำหนด การคาดการณ์จะได้รับการอัปเดต
คุณสามารถดูการคาดการณ์ย้อนหลังได้ในช่วง 1 เดือน, 3 เดือน และ 6 เดือนที่ผ่านมา สำหรับมุมมองรายเดือน คุณสามารถดูการคาดการณ์ที่อัปเดตเป็นรายวันได้ สำหรับมุมมอง 3 เดือนและ 6 เดือน คุณสามารถดูค่ามัธยฐานการคาดการณ์ในแต่ละสัปดาห์ได้ หากคุณไม่มีการคาดการณ์ที่อัปเดตสำหรับวันนั้นหรือสัปดาห์นั้น เราจะช่วยคุณเชื่อมโยงข้อมูล เพื่อให้คุณสามารถดูการคาดการณ์ในอดีตได้ คุณต้องมีการคาดการณ์อย่างน้อย 2 ครั้งในช่วงเวลาที่เลือก สำหรับระยะทางที่เลือก แม้ว่าคุณจะยังมีข้อมูลการวิ่งไม่มากพอให้เราทำการคาดการณ์ในวันนี้ คุณก็ยังสามารถดูการคาดการณ์ในอดีตในช่วงเวลาที่เลือกได้
วิธีการของเรา
ฟีเจอร์การคาดการณ์สมรรถภาพของ Strava ขับเคลื่อนด้วยโมเดล ML ที่ใช้ข้อมูลคุณลักษณะของนักกีฬามากกว่า 100 รายการ รวมถึงประวัติการวิ่งตลอดกาลและสมรรถภาพสูงสุด ฟีเจอร์นี้แตกต่างจากเครื่องมือคาดการณ์การแข่งขันอื่นๆ ที่อาศัยข้อมูลเชิงทฤษฎี เช่น การประมาณค่า VO2 max เพราะ Strava ใช้เฉพาะข้อมูลกิจกรรมจริงในการคาดการณ์ผลการแข่งขันเท่านั้น ระบบยังใช้ข้อมูลสมรรถภาพของนักกีฬาที่มีประวัติการฝึกซ้อมคล้ายคลึงกัน ดังนั้นเวลาที่ประมาณการจึงตรงกับความจริงและอ้างอิงข้อมูลจากสิ่งที่ผู้ใช้รายอื่นที่มีศักยภาพใกล้เคียงกันเคยทำได้
เวลาสำหรับแต่ละระยะทางการแข่งขันจะถูกคำนวณแยกกัน ซึ่งช่วยให้ได้ความแม่นยำมากขึ้น ตัวอย่างเช่น นักกีฬาที่กำลังฝึกซ้อมวิ่งมาราธอนที่มีระยะทางการวิ่งต่อสัปดาห์มากกว่าและเน้นรอบระยะเวลาที่ยาวกว่า ก็อาจเห็นการพัฒนาที่ชัดเจนในการคาดการณ์ผลฮาล์ฟมาราธอนและมาราธอนของตนเอง แต่จะไม่เห็นการพัฒนาในระดับเดียวกันในการคาดการณ์สำหรับระยะทางที่สั้นกว่า ในทำนองเดียวกัน นักกีฬาที่เน้นระยะทางสั้นกว่าซึ่งให้ความสำคัญกับความเร็วและกำลังในการฝึกซ้อม ก็อาจเห็นการพัฒนาในการคาดการณ์สำหรับระยะทาง 5 กม. และ 10 กม. มากกว่าช่วงระยะทางที่ยาวกว่า ซึ่งความสามารถเหล่านี้มีความสำคัญน้อยกว่า
เวอร์ชันปรับปรุงของโมเดลการคาดการณ์สมรรถภาพได้เปิดตัวในสัปดาห์ของวันที่ 23 กันยายน 2025 การอัปเดตนี้ช่วยให้การคาดการณ์ของคุณสะท้อนผลงานที่ดีที่สุดล่าสุดของคุณได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น