Zlepšuje sledování srdeční frekvence Versa 4 pomocí aktualizací softwaru

Aktualizace firmwaru 210.26

Aktualizace firmwaru verze 210.26 pro Versa 4 byla vydána s příslibem zlepšené přesnosti sledování srdeční frekvence během cvičení, díky pokročilým algoritmům učení Google Machine učení [1]. Někteří uživatelé však uvedli, že navzdory těmto aktualizacím se monitorování srdeční frekvence významně nezlepšilo. Někteří uživatelé například poznamenali, že hodnoty srdeční frekvence zůstávají nepřesné, zejména během intenzivních tréninků [2].

Obecný uživatelský zážitek

Mnoho uživatelů vyjádřilo zklamání s přesností srdeční frekvence Versa 4, a to i po aktualizacích. Například během aktivit s vysokou intenzitou, jako je box nebo kickbox, zařízení často neposkytuje přesné hodnoty, někdy zobrazuje „-“ nebo výrazně podceňující srdeční frekvence [2]. Tento problém přetrvává navzdory pokusům upravit přizpůsobení nebo polohu zařízení na zápěstí [4].

Dopad aktualizací strojového učení

Integrace algoritmů strojového učení společnosti Google je určena ke zlepšení sledování srdečních frekvencí a dalších metrik fitness [7]. Někteří uživatelé však uvedli, že po aktualizaci jsou jejich hodnoty srdeční frekvence nižší, než se očekávalo, což by mohlo být způsobeno novými algoritmy poskytujícími konzervativnější odhady [4]. Tato změna může odrážet posun směrem k přesnějšímu, ale méně velkorysému sledování srdeční frekvence a potenciálně lépe sladit s jinými zařízeními, jako je Apple Watch [4].

Problémy s aplikací

Samostatně nedávné aktualizace aplikace Fitbit způsobily problémy se zobrazením a sledováním dat srdeční frekvence, což vedlo k chybějícím historickým datům a nepřesnému sledování zón [9]. Tyto problémy s aplikací jsou odlišné od výkonu hardwaru zařízení, ale ovlivňují celkovou uživatelskou zkušenost.

Stručně řečeno, zatímco aktualizace softwaru si klademe na zlepšení monitorování srdeční frekvence Versa 4, uživatelské zkušenosti naznačují, že významné výzvy zůstávají, zejména během intenzivních fyzických aktivit. Integrace strojového učení může nabídnout přesnější sledování, ale také představuje nové nekonzistence, na které se uživatelé stále přizpůsobují.