Base de données d'exercices de musculation pour ML : données biomécaniques détaillées (plans, fatigue, niveau de sollicitation musculaires)

💡 Le problème que nous résolvons : la qualité des données

Ne perdez pas de temps à analyser vous-même les exercices de musculation pour en déterminer les caractéristiques biomécaniques et anatomiques précises. Pour une analyse statistique sérieuse ou pour développer des modèles d'IA performants en musculation, vous avez besoin de données fiables et granulaires.

Ce dataset unique est le fruit d'une analyse manuelle rigoureuse, validée par des pratiquants experts. Il est livré prêt à être injecté dans vos systèmes de Machine Learning ou vos logiciels d'analyses statistique.

🚀 Ce que vous achetez : la base de données d'un expert (5 €)

Pour seulement 5 €, obtenez la base de données de qualité nécessaire pour votre application, votre recherche ou votre MVP :

• Granularité musculaire avancée : déterminez non seulement le moteur du mouvement, mais aussi les muscles ciblés, secondaires et stabilisateurs pour des recommandations hyper-spécifiques.
• Score de fatigue systémique : un indicateur quantifié pour moduler l'intensité des séances. Créez des programmes qui optimisent la récupération et évitent l'épuisement prématuré.
• Plan de mouvement quantifié : répartition en pourcentages (Sagittal, Frontal, Transverse). Indispensable pour la création de routines fonctionnelles et équilibrées.
• Formats prêts à l'emploi : livré en JSON (idéal pour le développement et l'intégration API) et en CSV vectorisé (parfait pour les modèles de Machine Learning et les logiciels statistiques).
• Qualité vérifiée : 133 exercices analysés biomécaniquement et challengés par des pratiquants expérimentés, garantissant des données d'une cohérence élevée.

💻 Aperçu technique : structuration pour l'IT

Chaque exercice est structuré de manière rigoureuse, utilisant des enums strings pour les muscles et articulations, assurant l'intégrité des données dans tous vos systèmes.

1. Format JSON : idéal pour l'intégration dans une app

Un exemple illustrant les tractions, un exercice polyarticulaire :

[
  {
    "name": "Tractions à la barre fixe, prise pronation",
    "primaryAccent": ["LATISSIMUS_DORSI"],
    "primary": ["LATISSIMUS_DORSI", "TERES_MAJOR"],
    "secondary": ["BICEPS", "RHOMBOIDS", "LOWER_TRAPEZIUS"],
    "isometric": ["ABDOMINALS", "SPINAL_ERECTORS"],
    "joints": ["SHOULDER", "ELBOW"],
    "plans": {
      "sagittal": 20,
      "frontal": 80,
      "transverse": 0
    },
    "fatigue": 1.2
  }
]

2. Format CSV : prêt pour le ML ou l'analyse statistique

Le jeu de données complet est vectorisé pour être immédiatement utilisable pour le clustering, ou toute autre analyse quantitative.

                                                    ABDUCTORS  ADDUCTORS  ...  transverse  fatigue
name                                                                      ...                    
flexion alternée des avants-bras avec rotation ...        0.0        0.0  ...           0     0.70
flexion alternée de l'avant-brans avec Haltère,...        0.0        0.0  ...           0     0.45
Flexion alternée des avant-bras avec haltères a...        0.0        0.0  ...           0     0.55
Flexion alternée des avant-bras avec haltères e...        0.0        0.0  ...           0     0.50
Flexion alternée des avant-bras à la poulie basse         0.0        0.0  ...           0     0.55
...                                                       ...        ...  ...         ...      ...
Flexion latérale du buste à la poulie basse               0.0        0.0  ...           0     0.40
Flexion latérale au banc                                  0.0        0.0  ...           0     0.30
Rotation du buste à la machine                            0.0        0.0  ...         100     0.30
Gainage ventral                                           0.0        0.0  ...           0     0.30
Gainage latéral                                           0.0        0.0  ...           0     0.30

[134 rows x 37 columns]

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