Ali se nadzor srčnega utripa Versa 4 izboljšuje s posodobitvami programske opreme

Posodobitev vdelane programske opreme 210.26

Različica posodobitve vdelane programske opreme 210.26 za Versa 4 je bila izdana z obljubo o izboljšani natančnosti sledenja srčnem utripu med vadbo, zahvaljujoč naprednim algoritmom Google Machine Learning [1]. Vendar so nekateri uporabniki poročali, da kljub tem posodobitvam spremljanje srčnega utripa ni bistveno izboljšalo. Nekateri uporabniki so na primer ugotovili, da odčitki srčnega utripa ostajajo netočno, zlasti med intenzivnimi vadbami [2].

Splošna uporabniška izkušnja

Številni uporabniki so izrazili razočaranje nad natančnostjo srčnega utripa Versa 4, tudi po posodobitvah. Na primer, med dejavnostmi z visoko intenzivnostjo, kot sta boks ali kickboxing, naprava pogosto ne zagotovi natančnih odčitkov, včasih pa prikazuje "-" ali bistveno podcenjevanje srčnega utripa [2]. Ta težava se še vedno pojavlja kljub poskusom prilagoditve prileganja ali položaja naprave na zapestju [4].

Vpliv posodobitev strojnega učenja

Googlova integracija algoritmov strojnega učenja je namenjena izboljšanju sledenja srčnega utripa in drugih meritev fitnesa [7]. Vendar so nekateri uporabniki poročali, da so po posodobitvah odčitki srčnega utripa nižje od pričakovanih, kar bi lahko bilo posledica novih algoritmov, ki zagotavljajo bolj konzervativne ocene [4]. Ta sprememba lahko odraža premik k natančnejšemu, a manj velikodušnemu sledenju srčnega utripa, kar bi lahko bolje uskladilo z drugimi napravami, kot je Apple Watch [4].

Težave z aplikacijami

Ločeno so nedavne posodobitve aplikacije Fitbit povzročile težave z prikazom in sledenjem podatkov srčnega utripa, kar je privedlo do manjkajočih zgodovinskih podatkov in netočnega sledenja coni [9]. Te težave z aplikacijami se razlikujejo od zmogljivosti strojne opreme naprave, vendar vplivajo na splošno uporabniško izkušnjo.

Če povzamemo, medtem ko so posodobitve programske opreme namenjene izboljšanju spremljanja srčnega utripa Versa 4, uporabniške izkušnje kažejo, da ostajajo veliki izzivi, zlasti med intenzivnimi telesnimi dejavnostmi. Vključevanje strojnega učenja lahko ponuja natančnejše sledenje, hkrati pa uvaja nove neskladnosti, ki se jim uporabniki še vedno prilagajajo.