स्वचालित हॉबीजॉगर डिटेक्शन मशीन
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Anonim

मशीन लर्निंग का उपयोग यह पहचानने के लिए कि कौन एक गंभीर प्रतिस्पर्धी धावक है और कौन नहीं हमें चोटों से बचने के बारे में कुछ उपयोगी सिखा सकता है

प्रसिद्ध भग्न Letsrun.com संदेश बोर्डों के सबसे स्थायी जुनूनों में से एक यह है कि आप गंभीर प्रतिस्पर्धी धावकों और केवल मनोरंजक हॉबीजॉगर्स के बीच की रेखा कैसे और कहाँ खींचते हैं। उत्तर आमतौर पर कुछ इस तरह से उबलता है "मुझसे तेज कोई भी एक प्रतिभाशाली और मेहनती एथलेटिक कोलोसस है जो दुनिया में सबसे अच्छा है, और मुझसे धीमा कोई भी एक दयनीय शौक है जिसे दौड़ने वाले जूते खरीदने की अनुमति नहीं दी जानी चाहिए।"

इस तरह की परिभाषा किसी भी तरह बहस को निपटाने का प्रबंधन नहीं करती है, इसलिए मुझे यह बताते हुए खुशी हो रही है कि वैज्ञानिकों ने एक ऐसी मशीन बनाई है जो आपको दौड़ते हुए देख सकती है और तुरंत आपको "प्रतिस्पर्धी" या "मनोरंजक" धावक के रूप में वर्गीकृत कर सकती है। यह उतना मूर्खतापूर्ण या अभिजात्य नहीं है जितना यह लगता है-वास्तव में, इसमें आपके दौड़ने के रूप में सूक्ष्म विवरणों के आधार पर चोट के जोखिम का आकलन करने के लिए अधिक सूक्ष्म दृष्टिकोण लाने में मदद करने की क्षमता है। यह शोध कैलगरी विश्वविद्यालय के एक सम्मानित बायोमैकेनिक्स समूह से आया है, जिसका नेतृत्व विश्वविद्यालय के रनिंग इंजरी क्लिनिक के निदेशक रीड फेरबर ने किया है और यह जर्नल ऑफ स्पोर्ट्स साइंसेज में प्रकाशित हुआ है।

अध्ययन का मूल लक्ष्य 41 धावकों की पीठ के निचले हिस्से पर पहनने योग्य एक्सेलेरोमीटर चिपकाना था (उन्होंने शिमर 3 नामक एक्सेलेरोमीटर का इस्तेमाल किया था) और देखें कि क्या यह पता लगा सकता है कि कौन से धावक मशीन सीखने का उपयोग करके प्रतिस्पर्धी बनाम मनोरंजक थे। उन्होंने प्रतिस्पर्धी को किसी ऐसे व्यक्ति के रूप में परिभाषित किया, जिसने हाल ही में 5K और मैराथन के बीच दौड़ का प्रदर्शन किया था, जो वर्ल्ड मास्टर्स एसोसिएशन एज ग्रेडिंग परफॉर्मेंस टेबल्स के आधार पर उस दूरी के लिए आयु-वर्गीकृत विश्व रिकॉर्ड के 60 प्रतिशत से अधिक था, एक सीमा जिसे यूएसए ट्रैक एंड फील्ड "स्थानीय" के रूप में परिभाषित करता है। कक्षा।" इस परिभाषा के अनुसार, 17 धावकों को प्रतिस्पर्धी माना जाता था, जबकि 24 को मनोरंजक माना जाता था।

एक्सेलेरोमीटर द्वारा एकत्र किए गए त्रि-आयामी स्ट्राइड डेटा ने प्रत्येक धावक की स्ट्राइड की 24 विशिष्ट विशेषताओं को उत्पन्न किया। ये ताल और स्ट्राइड लेंथ जैसी सामान्य चीजें नहीं थीं, क्योंकि वे कारक इस बात से बहुत अधिक प्रभावित होते हैं कि आप कितनी तेजी से दौड़ रहे हैं-जो, जैसा कि कोई भी मास्टर्स प्रतियोगी जानता है, हमेशा एक अच्छा बैरोमीटर नहीं होता है कि आप कितने प्रतिस्पर्धी हैं। इसके बजाय, स्ट्राइड वेरिएबिलिटी से संबंधित अधिक सूक्ष्म विशेषताओं पर ध्यान केंद्रित किया गया था (उदाहरण के लिए आपकी स्ट्राइड लंबाई एक कदम से दूसरे चरण में कितनी बदल जाती है?))

धावकों के दो समूहों के बीच अंतर नग्न आंखों के लिए कम स्पष्ट है जितना आप कल्पना कर सकते हैं। यदि आप पारंपरिक स्ट्राइड मापदंडों से चिपके रहते हैं, तो आपको कुछ भी दिखाई नहीं देता है: उदाहरण के लिए, महिला प्रतिस्पर्धी धावकों की औसत ताल 168.2 थी; उनके मनोरंजक समकक्षों का लगभग समान औसत 169.1 था। स्ट्राइड स्थिरता के अधिक परिष्कृत उपायों के साथ भी, अंतर स्पष्ट नहीं हैं। इसलिए शोधकर्ताओं ने सभी डेटा को एक मशीन लर्निंग सिस्टम में फीड किया जिसे सपोर्ट वेक्टर मशीन कहा जाता है, और कंप्यूटर को यह पता लगाने दें कि कौन से कारक प्रतिस्पर्धी और मनोरंजक धावकों को अलग करते हैं। महत्वपूर्ण रूप से, उन्होंने पुरुष और महिला धावकों का अलग-अलग विश्लेषण किया, क्योंकि "प्रतिस्पर्धी" प्रगति की पहचान दो समूहों में भिन्न हो सकती है।

निश्चित रूप से, स्ट्राइड कंसिस्टेंसी पर डेटा का उपयोग करके, कंप्यूटर पुरुष धावकों को प्रतिस्पर्धी या मनोरंजक 82.6 प्रतिशत समय और महिला धावक 80.4 प्रतिशत समय के रूप में सही ढंग से वर्गीकृत करने में सक्षम था। दो समूहों में सबसे महत्वपूर्ण कारक अलग-अलग थे-जो आश्चर्य की बात नहीं है, मुख्य लेखक क्रिश्चियन क्लेरमोंट ने एक ईमेल में समझाया, क्योंकि "पुरुष और महिला शरीर रचना में संरचनात्मक अंतर निश्चित रूप से हमारे चलाने के तरीके को प्रभावित करते हैं।" पुरुषों के मॉडल में 12 अलग-अलग स्ट्राइड विशेषताएं शामिल हैं, जबकि महिलाओं के मॉडल में 10 अलग-अलग विशेषताएं शामिल हैं, जो सभी स्ट्राइड परिवर्तनशीलता और नियमितता से संबंधित हैं।

मशीन लर्निंग का लाभ यह है कि यह बड़ी संख्या में वेरिएबल्स में सूक्ष्म पैटर्न चुन सकता है जो आपको डेटा को देखकर कभी नहीं मिलेंगे। नुकसान यह है कि यह हमेशा स्पष्ट नहीं होता है कि उन पैटर्न का क्या अर्थ है। उदाहरण के लिए, पुरुषों के लिए सबसे महत्वपूर्ण विशिष्ट विशेषता केंद्र-से-द्रव्यमान त्वरण का चरण-दर-चरण सहसंबंध क्यों है, जबकि महिलाओं के लिए यह उस त्वरण का मूल-माध्य-वर्ग औसत है? लेकिन अगर आप विवरण से पीछे हटते हैं, तो आप बड़ा पैटर्न देख सकते हैं: अनुभवी धावक कम अनुभवी धावकों की तुलना में अधिक लगातार दौड़ते हैं, हर कदम इसके पहले और बाद में समान होते हैं।

यह क्यों मायने रखता है? जबकि मैं Letsrun- शैली के मूल्य निर्णयों में उद्यम करने के लिए तैयार हूं, यह मानने के कारण हैं कि प्रतिस्पर्धी चलने वाली चाल मनोरंजक से बेहतर है। अध्ययनों में आम तौर पर पाया गया है कि अनुभवहीन धावक कम दौड़ने के बावजूद अनुभवी लोगों की तुलना में बहुत अधिक घायल हो जाते हैं, और वे अलग-अलग जगहों पर घायल हो जाते हैं। मनोरंजक धावकों को अधिक घुटने और कूल्हे की चोट लगने की प्रवृत्ति होती है, शायद अडॉप्टिमाइज्ड रनिंग फॉर्म के कारण; प्रतिस्पर्धी धावकों को अधिक पैर और निचले पैर की चोटें मिलती हैं, शायद भारी प्रशिक्षण भार से संबंधित अति प्रयोग से। इसलिए यह जानना कि क्या आपका रनिंग फॉर्म अधिक "प्रतिस्पर्धी" या अधिक "मनोरंजक" हो रहा है, सैद्धांतिक रूप से आपको इस बारे में कुछ संकेत दे सकता है कि आपका प्रशिक्षण काम कर रहा है या नहीं और आपको चोट लगने की सबसे अधिक संभावना है।

इस विशेष अध्ययन में प्रयुक्त एक्सेलेरोमीटर ऑफ-द-शेल्फ उपभोक्ता उपयोग के लिए उपयुक्त नहीं है। फिर भी, क्लेरमोंट कहते हैं, कुछ उपयोगी पैरामीटर हैं जिन्हें सिद्धांत रूप से गार्मिन रनिंग डायनेमिक्स पॉड या लुमोरुन (जो पिछले महीने दिवालिया हो गया था) जैसी चीजों का उपयोग करके गणना की जा सकती है। सरल स्मार्ट घड़ियों या फुट पॉड्स के साथ भी, आप माप सकते हैं कि प्रत्येक स्ट्राइड में कितना समय लगता है- और फिर, महत्वपूर्ण रूप से, भिन्नता के गुणांक की गणना करें, यह एक संकेतक है कि वह समय स्ट्राइड से स्ट्राइड में कितना भिन्न होता है। यह आपको कुछ समझ देगा कि आपकी प्रगति कितनी सुसंगत है, क्या यह थकान के साथ कम संगत है, और क्या यह समय के साथ अधिक सुसंगत हो रही है। रुझानों को देखने से आप समझ सकते हैं कि आपका प्रशिक्षण आपकी मदद कर रहा है या आपको चोट पहुँचा रहा है। यदि पर्याप्त लोग इस तरह की सुविधा मांगते हैं, तो शायद गार्मिन जैसी कंपनियां इसे उपलब्ध करा देंगी। (और शायद यह पहले से ही कहीं उपलब्ध है: पहनने योग्य चलने वाली तकनीक की दुनिया इतनी विशाल और तेजी से विकसित हो रही है कि ट्रैक रखना मुश्किल है।) मैं इस पैरामीटर के लिए एक नाम सुझाऊंगा: हॉबीजॉगर इंडेक्स।

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