Yüzmenin Fitness ve Rekabetçi Endüstrileri Yapay Zeka İçin Uygun mu? – Bölüm 2

Giriş

Tekrar hoş geldiniz! Bölüm 1 bölümünde, veri kalitesinin yapay zeka odaklı çözümler için neden kritik olduğunu vurguladık, zayıf verilerin risklerini inceledik ve yapay zekaya hazır veri yapıları oluşturmak için temel ilkeleri özetledik. Şimdi, teoriden pratiğe odaklanma zamanı. Bu ikinci bölümde, yüzme antrenman seansı verilerinin mevcut durumuna daha yakından bakacağız; boşlukları, tutarsızlıkları ve kaçırılmış fırsatları ortaya çıkaracağız. Ayrıca, Wise Racer'ın bölge tabanlı sistemlerine referanslarla birleşik bir çerçevenin potansiyelini inceleyeceğiz ve son olarak büyük soruyu ele alacağız: Yüzme endüstrisi yapay zekayı benimsemeye gerçekten hazır mı?

Bu gönderinin sonunda, hala var olan engellerin daha net bir resmine ve antrenörlerin, organizasyonların ve paydaşların spor genelinde veri merkezli inovasyonun bir sonraki aşamasını nasıl yönlendirebileceklerine dair eyleme geçirilebilir içgörülere sahip olacaksınız.

Bölüm 2'de Ele Alınan Bölümler

• Bölüm 4: Yüzme Antrenman Seansı Veri Yönetiminin Mevcut Durumu Seansların şu anda nasıl belgelendiğini, saklandığını ve yorumlandığını değerlendirir; etkili veri kullanımını engelleyen tutarsızlıkları ve boşlukları vurgular.
• Bölüm 5: Fırsat—Birleşik Bir Çerçeve İçin Sahneyi Hazırlama Teknolojik ilerlemeleri antrenman bölgesi çerçeveleriyle birleştirmenin antrenörler ve sporcular için standartlaştırılmış, paylaşılabilir ve eyleme geçirilebilir verilerle nasıl sonuçlanabileceğini araştırır.
• Bölüm 6: Peki, Yüzme Endüstrisi Verileri Yapay Zeka İçin Uygun mu? Bu diziyi yönlendiren temel soruyu yanıtlar. Yüzme antrenörlerinin, yöneticilerin ve yenilikçilerin işbirliğini teşvik etme, evrensel standartları benimseme ve sporun yapay zekayı kullanmaya tamamen hazır olmasını sağlamadaki rolünü vurgular.

Bölüm 4: Yüzme Antrenman Seansı Veri Yönetiminin Mevcut Durumu

Yüzmede etkili AI/ML çözümleri oluşturmak için öncelikle gerçek dünya ortamlarında antrenman seansı verilerini toplama, depolama ve kullanma zorluklarını anlamamız gerekir. Bu bölüm, yüksek kaliteli verilerin sekiz temel sütunu aracılığıyla yüzme veri yönetiminin mevcut durumunu analiz eder. Bu sütunlar, antrenörlerin, sporcuların ve spor bilimcilerinin karşılaştığı yaygın tuzakları ve bu tuzakların ölçeklenebilir ve kişiselleştirilmiş yapay zeka uygulamaları oluşturma üzerindeki etkisini vurgular.

1. İçsel Kalite İçsel kalite, ham veri değerlerinin doğruluğu, tutarlılığı ve eksiksizliği anlamına gelir. Yüzmede, bu kalite genellikle parçalanmış kayıt tutma yöntemleri ve mevcut antrenman günlüklerini dijitalleştirmenin karmaşıklığı nedeniyle tehlikeye girer. Örneğin, seans planları defterlere elle yazılabilir veya koçlara özgü kısaltmalar kullanılarak elektronik tablolar olarak kaydedilebilir; bu da dijitalleştirme sırasında hatalara neden olur. Ek olarak, tur süreleri, vuruş sayıları, kalp atış hızları ve mesafe, hacim ve yoğunluk için ölçüm birimleri gibi önemli metrikler bazen eksik veya belirsiz bir şekilde kaydedilir. Kesin ve eksiksiz veriler olmadan, AI modelleri anlamlı kalıpları belirlemekte zorlanır ve bu da doğru performans tahminleri yapma ve eğitim kararlarını yönlendirme yeteneklerini engeller.

2. Bağlamsal Kalite Bağlamsal kalite, verilerin ilgili, zamanında ve eldeki belirli görev için uygun olmasını sağlar. Birçok yüzme seansı planı geneldir ve yaş, cinsiyet, sakatlık geçmişi veya beceri seviyesi gibi bireysel sporcu ihtiyaçlarını dikkate almaz. Bu özgüllük eksikliği, AI sistemlerinin önerileri yüzücü profilleri arasında özelleştirme yeteneğini sınırlar. "Çabayı artır" veya "mümkün olduğunca hızlı" gibi açıklamalardaki belirsizlik, yoğunluk analizini daha da karmaşık hale getirir. Benzer şekilde, eğitim aşamasını kaydetmemek (ister sezon dışı, ister zirve rekabeti veya iyileşme olsun) önemli zamansal bağlamı ortadan kaldırır. Yapay zeka içgörülerinin etkili olması için, veriler sporcunun mevcut durumunu ve uzun vadeli hedeflerini yansıtmalıdır.

3. Temsili Kalite Temsili kalite, verilerin kolay yorumlama için ne kadar iyi biçimlendirildiği ve yapılandırıldığıyla ilgilidir. Takımlar arasında seans ayrıntılarının tutarsız temsili, örneğin "DKOB", "OUS", "UK" veya çok sayıda başka kısaltmanın kullanılması gibi, kafa karışıklığına yol açabilir. Dahası, seans planları genellikle elektronik tablolar gibi düz formatlarda yakalanması zor olan iç içe setler veya aralıklar içerir. Standartlaştırılmış bir veri şeması olmadan, ısınmalar, ana setler, tamamlayıcı setler ve soğumalar arasındaki önemli hiyerarşik ilişkiler kaybolabilir. Zayıf temsili kalite, yapay zekanın bir antrenmanın farklı bileşenlerinin genel performansa nasıl katkıda bulunduğunu analiz etme yeteneğini sınırlar.

4. Erişilebilirlik Erişilebilirlik, güvenlik ve gizliliği korurken verilerin yetkili kullanıcılar tarafından kolayca erişilebilir olmasını sağlar. Yüzmedeki en büyük zorluklardan biri, seans kayıtlarının genellikle kişisel not defterlerine, uygulamalara ve elektronik tablolara dağılmış olmasıyla parçalanmış veri depolamadır. Bu merkezileşme eksikliği, kapsamlı analizi engelleyen veri ambarları oluşturur. Ayrıca, seans açıklamaları farklı dillerde oluşturulur ve tutarsız terminoloji içerebilir, bu da AI araçlarının bunları doğru bir şekilde yorumlamasını zorlaştırır. Erişilebilirliği iyileştirmek, verilerin antrenörler, bilim insanları ve sporcular tarafından engeller olmadan kullanılabileceği güvenli, paylaşılan ortamlarda merkezileştirilmesini gerektirir.

5. Veri Yaşam Döngüsü Yönetimi Veri yaşam döngüsü yönetimi, verilerin oluşturulmasından nihai analizine, geri bildirimine ve arşivlenmesine kadar izlenmesini içerir. Birçok programda, seans içi ve seans sonrası kalp atış hızları veya dinlenme süreleri gibi temel ölçümler toplanır ancak gelecekteki planlamaya tutarlı bir şekilde geri bildirimde bulunulmaz. Bu geri bildirim boşluğu, AI sistemlerinin zamanla öğrenme ve gelişme potansiyelini sınırlar. Ayrıca, ısınma ve soğuma genellikle ana setlerden daha az hassasiyetle izlenir ve bu da iş yükü ve toparlanma izlemede kör noktalar yaratır. Kapalı devre yaşam döngüsü yönetim sistemi, hem yapay zeka sistemlerinin hem de koçluk stratejilerinin yeni verilere dayanarak gelişmesini sağlamak için olmazsa olmazdır.

6. Etik ve Yasal Uyumluluk Atlet gizliliği, veri sahipliği ve düzenleyici uyumluluk, yapay zeka uygulamalarına olan güveni sürdürmek için kritik öneme sahiptir. Yüzücüler takım değiştirdiğinde veya reşit olmayanlar dahil olduğunda sıklıkla sorunlar ortaya çıkar ve verilerin kime ait olduğu ve nasıl paylaşılabileceği konusunda sorular ortaya çıkar. Net yönergeler olmadan, kuruluşlar yapay zeka geliştirme için işbirliği yapma veya verilerini bir araya getirme konusunda tereddüt edebilir. Sağlam gizlilik politikaları ve bilgilendirilmiş onay süreçleri, daha etkili veri paylaşım uygulamalarını teşvik ederken bu riskleri azaltmaya yardımcı olabilir.

7. Sürekli İzleme ve İyileştirme Yüzme verilerinin dinamik yapısı göz önüne alındığında (yeni sensörler, değişen eğitim programları ve değişen hedefler), sürekli izleme hayati öneme sahiptir. Ancak, birçok takımda düzenli veri denetimleri ve iyileştirmeler için çerçeveler yoktur. Eksik ölçümler ve tekrarlayan veri boşlukları fark edilmez ve bu da güvenilir olmayan analizlere yol açar. Sürekli izleme protokolleri, mantıksız derecede kısa tur süreleri veya eksik dinlenme verileri gibi anormallikleri tespit etmeye ve veri toplama yöntemlerini buna göre iyileştirmeye yardımcı olabilir. Bu yinelemeli yaklaşım, koşullar değiştiğinde veri kalitesinin yüksek kalmasını sağlar.

8. Alan Bilgisinin Entegrasyonu Alan uzmanlığının entegre edilmesi, AI sistemlerinin belirsiz veya karmaşık verileri doğru şekilde yorumlayabilmesini sağlar. Antrenörler, spor bilimcileri ve sporcular, AI'nın tek başına yakalayamayacağı kritik içgörüler sağlar. Örneğin, "oluşturmak", "gücü hissetmek" veya "seyir" gibi terimler, yüzücünün seviyesine veya eğitim bağlamına bağlı olarak farklı anlamlar taşıyabilir. Uzman girdisi olmadan, AI modelleri bu tür talimatları yanlış yorumlama riski taşır. Alan uzmanlarıyla iş birliği, AI tarafından oluşturulan önerilerin pratik koçluk ilkeleriyle uyumlu olmasını sağlayarak bunları daha etkili ve güvenilir hale getirir.

Yüzme antrenman seansı verilerini yönetmedeki mevcut zorlukları analiz ederek, AI'ya hazır veri kümeleri oluşturmak için nerede iyileştirmelerin gerekli olduğunu belirleyebiliriz. Veri formatlarını standartlaştırmaktan ve ölçümleri bağlamsallaştırmaktan veri depolamayı merkezileştirmeye ve iş birliğini teşvik etmeye kadar, bu zorlukların ele alınması ham performans verileri ile eyleme dönüştürülebilir yapay zeka içgörüleri arasındaki boşluğu kapatmaya yardımcı olacaktır.

Bölüm 5: Peki, Yüzme Endüstrisi Verileri Yapay Zeka İçin Uygun mu?

Veri kalitesinin önemini inceledikten (Bölüm 1) ve yüzme seansı veri yönetiminin mevcut durumunu analiz ettikten (Bölüm 2) sonra, merkezi soruya geri dönüyoruz: Yüzme endüstrisi yapay zekayı tam olarak kullanmaya hazır mı? Kısa cevap: Henüz değil—ama yolda.

Koç Liderliğinin Önemi Koçlar, yüzme antrenman verilerinin bekçileridir. Antrenman planlarının birincil yaratıcıları ve koruyucuları olarak, veri odaklı ilerlemeleri yönlendirmede rolleri çok önemlidir. Standart yoğunluk bölgelerini, iyi yapılandırılmış seans planlarını ve kapsamlı sonuç takibini benimseyerek, koçlar doğru ve yüksek kaliteli veri toplama için temel oluştururlar. Bu güçlü veri omurgasıyla, AI/ML araçları gerçek zamanlı teknik geri bildirimlerinden uzun vadeli yorgunluğu yönetme ve en yüksek performansı optimize etme için öngörücü modellere kadar değerli içgörüler sunabilir.

Tüm Paydaşlar İçin Ölçeklenebilir Faydalar Yüzme endüstrisi yüksek kaliteli, yapılandırılmış veriler etrafında birleştiğinde, faydalar sporun tüm seviyelerine yayılır:

• Sporcular: Bireysel hedeflerini ve yeteneklerini yansıtan kişiselleştirilmiş eğitim planları alırlar, hem performansı hem de yaralanma önlemeyi geliştirirler.
• Antrenörler ve Kulüpler: Seans planlama sürecini basitleştirir, idari yükleri azaltır ve bireyler ve takımlar için gelişmiş performans analizlerine erişim sağlarlar.
• Kuruluşlar ve Federasyonlar: Büyük ölçekli araştırmaları desteklemek, ulusal eğitim programlarını bilgilendirmek ve yaş grubu etkinliklerinden elit uluslararası buluşmalara kadar tüm rekabet seviyeleri için en iyi uygulamaları geliştirmek için bölgeler arasında anonimleştirilmiş verileri bir araya getirebilirler.

Basit ve Evrensel Tutmak Başarının anahtarı, uzman bilgisinin derinliğini korurken benimsenmesi kolay, basit ve sezgisel veri yapıları tasarlamaktır. Bu, aşırı basitleştirmek veya değerli içgörüleri kaybetmek anlamına gelmez. Bunun yerine, veri toplama ve yönetimini tüm paydaşlar için erişilebilir hale getirmekle ilgilidir. Standartlaştırılmış terminoloji, tutarlı yoğunluk bölgeleri ve iyi tanımlanmış veri çerçeveleri kullanarak, antrenörler, sporcular ve teknoloji geliştiricileri uzmanlık ve teknolojiyi birleştiren ortak bir dil içinde iş birliği yapabilirler.

Bölüm 6: Fırsat—Birleşik Bir Çerçeve İçin Sahneyi Hazırlamak

Veri kalitesi zorluklarını incelememiz önemli bir içgörüyü ortaya koyuyor: Yüzmede yüksek kalibreli AI/ML çözümleri oluşturmak yalnızca daha iyi sensörler, bilgisayar görüşü, daha ayrıntılı elektronik tablolar veya dünyanın en iyi yüzücülerinin antrenmanlarını dijitalleştirmekle ilgili değil. Gerçek fırsat, birleşik bir çerçeve oluşturmakta yatıyor; eğitim seanslarının nasıl planlandığını, kaydedildiğini ve analiz edildiğini standartlaştıran ortak bir plan. Yüzme profesyonelleri ve teknoloji uzmanları ortak standartlar etrafında iş birliği yaptıklarında, rekor peşinde koşan elit sporculardan istikrarlı gelişim arayan fitness tutkunlarına kadar herkese fayda sağlayan daha zengin, daha güvenilir verilerin kilidini açabilirler.

Ortak Bir Vizyon Koçluk yöntemlerindeki ve yüzücü beceri seviyelerindeki çeşitliliğe rağmen, yüksek kaliteli verilerin ilerlemeyi izlemek, yaralanma risklerini azaltmak ve eğitim etkinliğini artırmak için gerekli olduğu konusunda yaygın bir fikir birliği vardır. Vuruş sayıları, dinlenme aralıkları ve yoğunluk bölgeleri gibi temel ölçümlerin yakalanma biçiminin uyumlu hale getirilmesi, tutarsız terminoloji, kişiselleştirme eksikliği ve eksik dinlenme ve iyileşme verileri dahil olmak üzere tartıştığımız veri sorunlarının çoğunu çözebilir.

Bu sadece bir teknoloji girişimi değil; spor bilimi ile veri bilimi arasında bir köprüdür. Koçlar, spor bilimcileri ve yazılım geliştiricilerinin her biri değerli uzmanlıklar sunarak, çerçevenin teknik olarak sağlam ve ölçeklenebilir kalırken günlük eğitim seanslarının pratik gerçeklerini yansıtmasını sağlar.

Eğitim Bölgeleri Çerçevesi Üzerine İnşa Wise Racer'da, iki temel modeli tanıtarak standardizasyona doğru adımlar attık:

1. 9 Bölgeli Performans Yüzme Eğitimi Çerçevesi Rekabetçi sporcular için tasarlanan bu çerçeve, düşük yoğunluklu teknik çalışmadan yüksek yoğunluklu sprintlere kadar her şeyi kapsayan çabayı dokuz bölgeye ayırır.
2. 5 Bölgeli Fitness Yüzme Eğitimi Çerçevesi Fitness ve amatör yüzücüler için tasarlanan bu basitleştirilmiş sistem, çekirdek yoğunluk aralıklarına odaklanarak rekabetten çok fitness iyileştirmelerine öncelik verenler için erişilebilir hale getirir.

Bu bölge tabanlı çerçeveler, yüzücülerin, antrenörlerin ve paydaşların yoğunluk ve efor hakkında etkili bir şekilde iletişim kurmasına yardımcı olur. Ancak, bölgeler tek başına yeterli değildir. Bu çerçevelerin gerçekten tutarlı sonuçlar elde edebilmesi için, standart veri toplama protokolleriyle eşleştirilmeleri gerekir. Bu, her bölgenin net tanımları, setleri ve aralıkları kaydetmek için tek tip yöntemler ve sakatlık geçmişi veya antrenman aşamaları gibi sporcuya özgü bağlamları yakalamak için tutarlı bir yaklaşım anlamına gelir. Bu yapı ile, 3. Bölgede antrenman yapan bir sporcu, kulüp veya bölgeden bağımsız olarak aynı fizyolojik iş yükünü temsil etmelidir.

İleriye Giden Yol Yaklaşan blog yazılarında, birleşik bir çerçeve uygulamak için yönergeler sunacağız. Buna, antrenman planlarını yapılandırma, seans sonuçlarını kaydetme ve koçluk kararlarını ayarlamak için veri kullanma dahildir. Ayrıca, tutarlı, yüksek kaliteli verilerin yüzmede AI/ML araçlarını nasıl güçlendirebileceğini keşfedeceğiz:

• Geri Bildirim Döngüleri: Antrenman seanslarını gerçekleştiği anda ince ayar yapmak için dinlenme aralıklarının, vuruş verimliliğinin ve kalp atış hızı verilerinin analizi. - Öngörücü Analiz: Bir yüzücünün performans platosuna ulaşma veya aşırı antrenman yapma riski altında olduğu zamanı, verilerindeki kalıplara göre tahmin eden yapay zeka modelleri.
• Kişiselleştirilmiş Öneriler: İster genç bir yüzücü ister uzun mesafeli açık su etkinliklerine odaklanmış bir triatlet olsun, antrenman planlarını bir sporcunun kişisel eşiklerine uyarlayan otomatik sistemler.

Kurumlar, Ebeveynler, Antrenörler ve Yüzücüler için Faydalar Yüzme antrenmanına yönelik yapılandırılmış, teknoloji odaklı bir yaklaşım, ekosistemdeki her paydaş için faydalıdır:

• Gelişmiş Kişiselleştirme: Antrenörler, standart bölgeleri hassas, sporcuya özgü verilerle birleştirerek, antrenman setlerini ve yoğunluklarını bireysel ihtiyaçlara göre uyarlayabilir ve tükenmişlik riski olmadan performansı en üst düzeye çıkarabilir.
• Verimli İş Yükü Yönetimi: Dinlenme, toparlanma ve iş yükü verilerinin iyileştirilmiş takibi, antrenörlerin daha iyi kümülatif yük yönetimi yoluyla yaygın aşırı kullanım yaralanmalarını önlemesine yardımcı olur. - Daha Kolay İlerleme Takibi: Birleşik bir veri formatıyla, bir yüzücünün haftalar veya sezonlar boyunca ilerlemesini izlemek basit hale gelir ve hem koçlara hem de ebeveynlere performans eğilimleri hakkında şeffaf bir görünüm sunar.
• İşbirlikli İlerleme: Birden fazla kulüp, bölge veya federasyon benzer çerçeveleri benimsediğinde, toplu içgörüleri paylaşabilir ve karşılaştırabilirler. Bu iş birliği, spor genelinde yeniliği teşvik edebilir ve rekabet standartlarını yükseltebilir.

Modernize Edilmiş Bir Yüzme Kültürü Wise Racer'ın 9 Bölgeli ve 5 Bölgeli modelleri gibi standart çerçevelerle birleştirilmiş veri yönetimi için paylaşılan bir vizyon, yüzmenin nasıl öğretildiğini, eğitildiğini ve değerlendirildiğini artırabilir. Evrensel bir veri yapısı benimseyerek ve etkili eğitim ilkeleri etrafında hizalayarak, yüzme topluluğu daha bilgili, kapsayıcı ve dinamik bir ortam yaratabilir. Bu, yalnızca performans iyileştirmelerini sağlamakla kalmayacak, aynı zamanda taban programlarından elit uluslararası yarışmalara kadar her düzeyde uzun vadeli katılımı da teşvik edecektir.

Özet

Bölüm 2 hem bir gerçeklik kontrolü hem de ilerleme için bir yol haritası sunuyor. Mevcut oturum verisi yönetiminin parçalanmış durumunu inceliyoruz ve bu karmaşanın etkili AI benimsenmesini nasıl engellediğini gösteriyoruz. Ancak, görünüm kasvetli değil; uyumlu veri toplama protokolleri, alan bilgisi entegrasyonu ve Wise Racer'ın yoğunluk bölgesi çerçevelerinin uygulanması yoluyla ileriye doğru umut verici bir yol özetliyoruz. Bu boşlukları ele alarak, yüzme topluluğu AI/ML odaklı içgörüleri daha etkili bir şekilde açığa çıkarma yolunda olabilir, sporun tüm seviyelerinde performansı ve inovasyonu artırabilir.

Peki AI çağının taleplerini karşılayan eğitim seanslarını nasıl tasarlarız? Bir sonraki bölümde kapsamlı eğitim seansı çerçevemizi tanıtacağız ve AI'ya hazır gereklilikleri karşılamayı amaçlayan temel hususları ve tasarım seçimlerini tartışacağız. Ardından, son bölümde, bu çerçevenin pratikte nasıl uygulanacağına dair örnekler sunacağız; eğitim bölgelerinin ve seans yapılarının anlamlı iyileştirmeler sağlamak için nasıl bir araya geldiğini göstereceğiz.

Harekete geçirici mesaj

Bu tek başına bir çaba olamaz; desteğinize ihtiyacımız var.

Eğer bir antrenör, sporcu, veri bilimcisi, spor bilimcisi, spor direktörü veya sadece yüzme ve mesleğiniz konusunda tutkuluysanız ve bu sohbete katkıda bulunmak istiyorsanız, lütfen bize ulaşın! Görüşleriniz ve uzmanlığınız anlamlı bir değişime yol açmanıza yardımcı olabilir.

Ve yüzmenin geleceği ile ilgilenenler, bu gönderiyi paylaşarak ve Wise Racer'ı LinkedIn, Facebook veya Instagram üzerinden takip ederek bu girişimi destekleyebilirsiniz. Spor için daha akıllı, veri odaklı bir geleceği birlikte inşa edelim.