TrackFit
TrackFit adalah sistem pelacakan kebugaran bertenaga AI komprehensif yang menggabungkan data sensor jam tangan pintar, model pembelajaran mesin, dan analisis yang dipersonalisasi untuk membantu pengguna memantau latihan, melacak kemajuan, dan meningkatkan bentuk latihan secara real-time.
https://github.com/KimmiKumari07/TrackFit?ref=producthunt&utm_source=aipure

Informasi Produk
Diperbarui:Sep 19, 2025
Apa itu TrackFit
TrackFit adalah solusi pelacakan kebugaran inovatif yang menyatukan teknologi mutakhir dan pemantauan kebugaran yang dipersonalisasi. Ini terdiri dari komponen perangkat keras (timbangan pintar, perangkat yang dapat dikenakan) dan aplikasi perangkat lunak yang bekerja dengan mulus untuk membantu pengguna melacak perjalanan kebugaran mereka. Platform ini memanfaatkan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk memberikan wawasan terperinci tentang berbagai metrik kesehatan termasuk berat badan, BMI, massa otot, lemak tubuh, bentuk latihan, dan kinerja latihan. Baik digunakan melalui aplikasi seluler, antarmuka web, atau terintegrasi dengan perangkat pintar, TrackFit berfungsi sebagai ekosistem lengkap untuk penggemar kebugaran yang ingin mengoptimalkan kesehatan dan rutinitas latihan mereka.
Fitur Utama TrackFit
TrackFit adalah sistem pelacakan kebugaran komprehensif yang menggabungkan pelacakan gerakan bertenaga AI, analisis latihan waktu nyata, dan perencanaan latihan yang dipersonalisasi. Ia menggunakan data sensor jam tangan pintar untuk memantau berbagai metrik kesehatan termasuk berat badan, BMI, massa otot, dan komposisi tubuh, sambil memberikan evaluasi bentuk latihan yang terperinci dan prediksi pembakaran kalori melalui model pembelajaran mesin.
Analisis Latihan Bertenaga AI: Menggunakan pembelajaran mesin untuk mengklasifikasikan latihan, menghitung repetisi, dan mengevaluasi bentuk untuk latihan seperti squat dan deadlift secara waktu nyata
Metrik Kesehatan Komprehensif: Melacak beberapa indikator fisik termasuk berat badan, BMI, massa otot, kadar air, kadar protein, dan lemak visceral melalui timbangan yang mendukung Bluetooth
Perencanaan Latihan yang Dipersonalisasi: Menghasilkan rencana latihan yang disesuaikan berdasarkan data pengguna dan tujuan kebugaran sambil memantau beban latihan
Pelacakan & Analitik Kemajuan: Menyediakan visualisasi terperinci dari data latihan historis dan memungkinkan pengunduhan prediksi sebelumnya sebagai CSV untuk analisis
Kasus Penggunaan TrackFit
Pelatihan Kebugaran Pribadi: Membantu individu melacak perjalanan kebugaran mereka dan mempertahankan bentuk yang tepat selama latihan tanpa pengawasan pelatih yang konstan
Pemantauan Kesehatan Jarak Jauh: Memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk memantau aktivitas fisik dan metrik kesehatan pasien dari jarak jauh
Optimalisasi Kinerja Atletik: Membantu atlet dalam mengoptimalkan rutinitas latihan mereka dengan memberikan metrik kinerja yang terperinci dan analisis bentuk
Keterlibatan Kebugaran Komunitas: Menciptakan komunitas latihan di antara teman atau orang-orang dengan tujuan kebugaran yang serupa untuk motivasi dan dukungan
Kelebihan
Pelacakan kesehatan dan kebugaran komprehensif dalam satu platform
Koreksi dan umpan balik bentuk waktu nyata bertenaga AI
Integrasi dengan HealthKit dan perangkat kebugaran lainnya
Kekurangan
Membutuhkan perangkat keras khusus (timbangan yang mendukung Bluetooth, jam tangan pintar) untuk fungsionalitas penuh
Peringkat pengguna terbatas (2,16 dari 5 bintang)
Beberapa fitur mungkin memerlukan konektivitas internet yang konstan
Cara Menggunakan TrackFit
Instal Dependensi yang Diperlukan: Jalankan 'pip install -r requirements.txt' untuk menginstal semua paket dan dependensi Python yang diperlukan
Luncurkan Aplikasi: Jalankan 'streamlit run app.py' untuk memulai aplikasi web TrackFit
Masukkan Detail Pribadi: Masukkan informasi pribadi Anda termasuk BMI (atau hitung dari tinggi/berat badan), usia, jenis kelamin, durasi latihan, detak jantung, dan suhu tubuh
Dapatkan Prediksi: Klik tombol 'Mulai Prediksi' untuk mendapatkan perkiraan kalori yang terbakar berdasarkan input Anda. Aplikasi secara otomatis memilih model ML terbaik (SVM, Regresi Logistik, atau Random Forest) untuk parameter Anda
Lihat Hasil: Lihat perkiraan kalori yang terbakar dan visualisasi kepentingan fitur jika model Random Forest digunakan
Lacak Kemajuan: Prediksi Anda secara otomatis disimpan dengan ID Pengguna yang unik. Anda dapat melihat prediksi masa lalu Anda dan melacak kemajuan kebugaran Anda dari waktu ke waktu
Ekspor Data: Unduh data prediksi historis Anda sebagai file CSV untuk analisis lebih lanjut atau penyimpanan catatan
Analisis Riwayat: Gunakan fitur visualisasi data historis untuk menganalisis tren dan pola dalam perjalanan kebugaran Anda dari waktu ke waktu
FAQ TrackFit
TrackFit adalah aplikasi web berbasis Streamlit yang memprediksi kalori yang terbakar selama berolahraga berdasarkan detail pribadi pengguna menggunakan model pembelajaran mesin. Ini membantu pengguna melacak perjalanan kebugaran mereka dari waktu ke waktu.
Artikel Populer

Google Gemini Nano Banana AI Saree Trend 2025: Buat Potret Saree Gemini AI Anda Sendiri di Instagram
Sep 16, 2025

Kode Promo Pixverse Gratis di Bulan September 2025 dan Cara Menukarkannya
Sep 10, 2025

Cara Menggunakan Nano Banana di dalam Photoshop Panduan Utama Anda untuk plugin Nano Banana dan Flux Kontext Photoshop di tahun 2025
Sep 9, 2025

Cara Menggunakan Gemini 2.5 Flash Nano Banana untuk Membuat Album Seni Anda: Panduan Lengkap (2025)
Aug 29, 2025