У дослідженні описано розробкуi OS-додатку для формування індивідуалізованих тренувальних планів на основі біометричних даних Apple Health Kit і локальних моделей машинного навчання через CoreML. Розглянуто застосування методів класифікації, регресії та кластеризації для формування адаптивних рекомендацій вправ та проаналізовано користувацький інтерфейс із акцентом на зручність і швидкість взаємодії. Проведено порівняльний огляд із провідними фітнес-додатками, що підтвердив переваги нашого рішення в плані продуктивності та захисту даних.
This paper presents the development and evaluation of an iOS application for generating personalized training plans based on Apple HealthKit biometric data and on-device machine learning models via Core ML. We examine the use of classification, regression, and clustering techniques to provide adaptive exercise recommendations and analyze the user interface with a focus on usability and responsiveness. A comparative review with leading fitness apps confirms our solution’s advantages in performance and data privacy
