RAES
Bayesianische Modellierung
Modellrahmen · Personalisierung · N=1 Validierung
Unveröff. Entwicklungsseite
Wiss. Grundlagen: M&W Research Academy for Exercise Sciences e.V.
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Das Portal versteht sich als Teil eines wissenschaftlich fundierten, gleichzeitig praxisnahen KI-getriebenen Projektes zur Modellierung und Personalisierung für Diagnostik und Training.

Besondere Bedeutung hat die Berücksichtigung von Bayesianischen Verfahren.

Die hier bereitgestellten Anwendungen zeigen exemplarisch, wie sich dank KI-Unterstützung mit vergleichsweise geringem Aufwand Einsichten und Empfehlungen ableiten lassen – Ansätze, die vor der generativen KI einen vielfach höheren Ressourceneinsatz erfordert hätten.

Zielsetzung

  • Prüfung und Überführung wissenschaftlicher Modelle in anwendbare Tools für Trainer und Athleten
  • Verbesserung des wissenschaftlichen Verständnisses von vorhandenen Ergebnissen und Lehrmeinungen
  • Kritische Hinterfragung von stichprobenbasierten Ergebnissen für Individuen
  • Entwicklung von individualisierten Trainings- und Diagnostiklösungen
  • Kombination von Modellierung, Datenanalyse und personalisierter praktischer Umsetzung

Exemplarische Inhalte

Modellierung

Der Bayesianische Ansatz behandelt Wissen als etwas, das sich durch neue Beobachtungen kontinuierlich aktualisiert. Ein Prior – ein definierter Wissensraum am Anfang – wird durch jede neue Messung verfeinert.

Personalisierung

So entsteht ein individuelles Modell, das mit jedem Training, jeder Diagnostik, jedem Wettkampf präziser wird und für die Modelloptimierung rückgekoppelt wird.

KI-getriebene Schnittstelle

Das Portal versteht sich als Schnittstelle zwischen:

🔬
Wissenschaft & Modellierung
📊
Bayesianischer Statistik & Personalisierung
🏃
Trainingspraxis & lfd. Verbesserung der Modelle