86. Redes neuronales y big data en ciclismo, con Gabriel della Mattia

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86. Redes neuronales y big data en ciclismo, con Gabriel della Mattia description

inteligencia datos artificial bigdata neuronales


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Comments

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Santi Sainz Breton

muy interesante la entrevista Manu. Me quedo con dos ideas o dos formas de dirigir el entrenamiento fatiga y recuperación en una opción basa todo en el aprendizaje de una inteligencia artificial y tú basas el entrenamiento en el aprendizaje del atleta si tengo que elegir me quedo con el aprendizaje sobre la experiencia de las personas un saludo

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Fernando Moreno

A Gabriel lo sigo desde hace muchísimo. Me ha encantado volver a escuchar cosas que son ya del pasado como los strong tests de powertap o cosas así. Comparto muchas de las cosas que dice, los datos son herramientas pero que hay que saber usar perp también esta la intuición del entrenador y muchas otras cosas. Los datos pueden ayudar, es un sumatorio de todo. También es vital la calidad de los datos y eso creo que es donde más se peca hoy en día, pongo un ejemplo la pulsera whoop cantidad de información pero con un hardware un tanto deficitario así que ya todos los datos que la pulsera genera y los informes tienen un error en la captura, eso son problemas. Si queremos que estas cosas funcionen hay que tener buenas herramientas de adquisición de datos y creo que a día de hoy es donde más problema hay. También repito nunca podrá sustituir a una persona la máquina, una conversación de teléfono o tres días de charla por whasapp posiblemente den más info que lo que pueda darte el Pc pero puede ser como decía un sumatorio para confirmar. Ahí lo que más cuesta a muchos es el menos es más, más los que venimos de la vieja escuela en el triatlon y el Im que difícil cambiarnos a los deportistas. Ánimo! Lo dicho encantado con la charla

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Jesusac

Me ha gustado mucho, como casi todo lo que subes!! Pero creo que hay variables subjetivas y otras imprecisas que según como se valoren y más importante, como de importante se consideren, puede darnos errores con el bigdata en la preparación física, y eso con un buen trabajo entre el preparador, el ciclista y según la necesidad y nivel, con el nutricionista y fisio se consigue diluir

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yagogallach

Me sumo a las felicitaciones.

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galibier

esta muy bien la entrevista hombre, yo he sacado que los datos son muy útiles sobre todo para vosotros que lleváis muchos deportistas y valorar los progresos, y nosotros la clave es saber utilizar las sensaciones y trasladar estas sensaciones lo mejor y sinceramente posible,.muy buen trabajo Manu.

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Abellán

Enhorabuena por la entrevista. Un tema muy interesante y con unos potenciales tremendos. Posiblemente en un futuro no muy lejano, con los constantes avances tanto en técnicas de computación (computación cuántica) como en el desarrollo de algoritmos de redes neuronales o sistemas expertos, se podrán ir considerando las variables de percepción del esfuerzo de las que hablas Manu. Como ha dicho Gabriel, los recursos de hardware que necesitaría para integrar esos datos serían inabordables para un ordenador estándar, y la red de una complejidad muy considerable. Al fin y al cabo sería como modelar el comportamiento del cuerpo humano al ejercicio y la interpretación que hace nuestro cerebro de ello con un grado de fiabilidad muy alto. Esto actualmente en base a la variabilidad de la frecuencia cardíaca tendrá su errores e inexactitudes, pero por lo que comenta Gabriel es el enfoque que mejor resultado le ha proporcionado hasta ahora. Es sin duda una temática merecedora de investigación y mejora. Muchas gracias por el podcast. Es de un gran valor 👏👏👏👏👏👏👏

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Esteban Iglesias Delgado

De todas las cosas de las que habéis hablado me quedo con la de: Menos es Más (Menos es mejor) Gracias Manu ;-)

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Anónimo

Una entrevista nunca es larga cuando es buena....no te disculpes por ello Manu, da gusto escuchar tus podcast.

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