یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) برای طراحی برنامه های تمرینی شخصی سازی شده

یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) به عنوان یکی از رویکردهای نوین در حوزه هوش مصنوعی، ظرفیت بالایی برای طراحی برنامه های تمرینی شخصی سازی شده در ورزش و سلامت دارد. این مقاله با هدف بررسی کاربردهای یادگیری تقویتی در توسعه سیستم های تمرینی هوشمند، به تحلیل مفاهیم، سازوکارها و مزایای این روش در مقایسه با رویکردهای سنتی می پردازد. روش تحقیق این مقاله به صورت تحلیلی-توصیفی و مبتنی بر مطالعات کتابخانه ای و بررسی مقالات معتبر انجام شده است. یافته ها نشان می دهد که یادگیری تقویتی می تواند با مدل سازی تمرین به عنوان یک فرآیند تصمیم گیری متوالی، برنامه های تمرینی را بر اساس ویژگی های فیزیولوژیکی، عملکردی و رفتاری کاربران به طور پویا تنظیم کند. همچنین استفاده از الگوریتم های RL امکان تطبیق شدت، حجم و نوع تمرین را در طول زمان فراهم کرده و به بهبود اثربخشی تمرینات، افزایش پایبندی افراد و کاهش خطر آسیب دیدگی کمک می کند. نتایج این پژوهش بیانگر آن است که به کارگیری یادگیری تقویتی در طراحی تمرینات شخصی سازی شده می تواند آینده سیستم های ورزشی دیجیتال را متحول سازد، هرچند چالش هایی همچون نیاز به داده های گسترده، پیچیدگی محیط واقعی و ملاحظات اخلاقی همچنان نیازمند توجه پژوهشگران است.

کلیدواژه ها:

یادگیری تقویتی ، برنامه تمرینی شخصی سازی شده ، هوش مصنوعی ، سیستم های ورزشی هوشمند ، داده های سلامت ، الگوریتم های یادگیری ماشین