苹果探索混合AI模型算法为你制定更个性化、更有效的健身方案苹果健康研究团队表示当前模型是在高度受控的实验室环境下，观测某个变量对用户健身效果的影响，这样得出的数据可能与 Apple Watch 在真实世界中产生的心率信息完全不同。

　　因此该团队着手创建了一种新的机器学习算法，结合传统心率模型，以及对“对嘈杂和不确定的真实世界数据具有鲁棒性（事物可以抵御外部应力和影响并维持原有状态的自身性质）”的适应性系统，目标创建一个定制的心率模型，为某位用户生成最准确的数据。

　　机器学习算法首先嵌入某位佩戴者的个人锻炼历史，然后进一步收集用户在健身过程中的相关数据，并通过算法调整适应每个人身体对运动的独特反应。

　　该团队指出：“为了学习这种将锻炼映射到生理参数的嵌入函数，我们使用了一个卷积神经网络，输入个人最近的锻炼情况，包括心率欧亿体育官网app、步频、速度和海拔变化”。

　　团队表示系统会预测佩戴者的健身数据，然后再将这些预测与运动时的实际心率进行比较，通过多次收集佩戴者锻炼数据不断优化，从而可以为佩戴者制定更贴合个人的健身方案。

　　该系统还关注一些可能并不明显的指标。苹果健康研究团队指出，在过热或过湿的环境中锻炼会增加锻炼时的心率，而这在严格控制的实验室环境中并不总能反映出来。此外，它还会查看步频、海拔变化和速度等运动数据，以准确预测运动强度。