Розмір шрифту: 

1. Мета дослідження — створення інтелектуальної системи, яка аналізує тренувальні дані спортсменів і формує прогнози майбутніх досягнень.

2. У системі реалізовано модулі збору даних, класифікації результатів, прогнозування ефективності, пошуку асоціативних зв’язків та кластерного аналізу.

3. Для аналізу продуктивності використовуються алгоритми класифікації (наприклад, 1-Rule, наївний Байєс) на основі точності виконання моделей тренування.

4. Асоціативні правила допомагають виявити закономірності між типами вправ та алгоритмами прогнозування, що дозволяє створювати персоналізовані тренувальні рекомендації.

5. Метод кластеризації K-Means дозволяє поділити всі тренування на групи зі схожими характеристиками точності, часу валідації та обробки тексту.

6. Система надає інструменти візуалізації, що полегшують інтерпретацію результатів: графіки, таблиці, матриці розсіювання.

7. Результати аналізу можуть використовуватись тренерами для прийняття рішень, підвищення ефективності тренувального процесу та контролю динаміки спортсменів.