Hablo español. Yaya es entrenadora personal certificada a nivel nacional y coordinadora de clases de ejercicio. Ella se especializa en la pérdida de peso, entrenamiento de fuerza, clases en grupo, y vivir un estilo de vida saludable y activo. ISSA, AFAA, TRX Entrenador Personal Certificado - Entrenador de Nutrición - Entrenador de Terapia de Ejercicio - Entrenador de Vida.

Descubriendo los motivos y las necesidades de cada cliente, se puede lograr un esfuerzo de equipo para dar forma a la mentalidad, la nutrición, la movilidad y la programación de ejercicios necesarios para desbloquear los beneficios del bienestar holístico.

Aferrándonos a la responsabilidad, juntos podemos adquirir de forma única Entrenamiento personal. Asistencia personalizada para alcanzar sus objetivos. Reserve su consulta gratuita.

Conviértete en modelo de fitness. O simplemente parecerlo. Las 5 Mejores Apps para Entrenadores Personales. Tabla de contenidos. TrainingGym Precio inicial: Las 10 tendencias de fitness para Leer más ». Retención de Clientes Fitness Leer más ».

Marketing para Entrenadores Personales Leer más ». Funcional Funcional Siempre activo El almacenamiento o acceso técnico es estrictamente necesario para el propósito legítimo de permitir el uso de un servicio específico explícitamente solicitado por el abonado o usuario, o con el único propósito de llevar a cabo la transmisión de una comunicación a través de una red de comunicaciones electrónicas.

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Aceptar todo Denegar Configurar cookies Guardar preferencias Configurar cookies. En Studio, seleccione el icono Modelos personalizados , en la página Modelos personalizados, y seleccione el botón Crear un proyecto.

En el cuadro de diálogo Crear proyecto, proporcione un nombre para el proyecto, opcionalmente una descripción, y seleccione Continuar.

En el paso siguiente del flujo de trabajo, elija o cree un recurso de Documento de inteligencia antes de seleccionar Continuar. Los modelos neuronales personalizados solo están disponibles en algunas regiones. Si planea entrenar un modelo neuronal, seleccione o cree un recurso en una de estas regiones admitidas.

A continuación, seleccione la cuenta de almacenamiento que usó para cargar el conjunto de datos que desea utilizar para entrenar el modelo personalizado. La ruta de acceso a la carpeta debe estar vacía si los documentos de entrenamiento están en la raíz del contenedor. Si los documentos están en una subcarpeta, escriba la ruta de acceso relativa de la raíz del contenedor en el campo Ruta de acceso a la carpeta.

Una vez configurada la cuenta de almacenamiento, seleccione Continuar. Por último, revise la configuración del proyecto y seleccione Crear proyecto para crear un nuevo proyecto.

Ahora debería estar en la ventana de etiquetado y ver los archivos del conjunto de datos enumerados. En el proyecto, la primera tarea consiste en etiquetar el conjunto de datos con los campos que desea extraer.

Los archivos que cargó en el almacén se enumeran a la izquierda de su pantalla, con el primer archivo listo para ser etiquetado. Asigne un valor al campo eligiendo una palabra o palabras en el documento.

Seleccione el campo en la lista desplegable o en la lista de campos de la barra de navegación derecha. El valor etiquetado está debajo del nombre del campo en la lista de campos.

Etiquete los documentos restantes del conjunto de datos seleccionando cada documento y el texto que se va a etiquetar. Ahora tiene todos los documentos del conjunto de datos etiquetados.

Los archivos. json y. json corresponden a cada documento del conjunto de datos de entrenamiento y un archivo fields. json nuevo. Este conjunto de datos de entrenamiento se envía para entrenar el modelo. Con el conjunto de datos etiquetado, ya está listo para entrenar el modelo.

Seleccione el botón para entrenar en la esquina superior derecha. En el cuadro de diálogo para entrenar el modelo, proporcione un identificador de modelo único y, opcionalmente, una descripción. El identificador del modelo acepta un tipo de datos de cadena. Para el modo de compilación, seleccione el tipo de modelo que desea entrenar.

Obtenga más información sobre los tipos de modelo y las funcionalidades. Los modelos de plantilla se entrenan en unos minutos.

Los modelos neuronales pueden tardar hasta 30 minutos en entrenarse. Una vez completado el entrenamiento del modelo, puede probar el modelo seleccionándolo en la página de la lista de modelos. Los resultados del modelo se muestran en la ventana principal y los campos extraídos se muestran en la barra de navegación derecha.

La barra de navegación derecha también tiene el código de ejemplo para invocar el modelo y los resultados JSON de la API. Enhorabuena, ha aprendido a entrenar un modelo personalizado en Document Intelligence Studio.

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Herramientas de Entrenamiento Personalizadas usted está Entrenaniento un Juego de Casino Buster de peso muerto, su cliente espera toda su Personaliaadas. Este nivel de Herramientas de Entrenamiento Personalizadas fomenta la responsabilidad por parte del cliente y Ejtrenamiento construye Heramientas confianza entre el entrenador y el cliente. Reserve sesiones a través de Facebook. Iniciar una CustomJob basada en la imagen El resultado es similar a crear un CustomJob mediante cualquier otro contenedor personalizado. Específicamente, la sintaxis En lugar de la marca --local-package-path del comando local-runusa la opción local-package-path en el valor de la marca --worker-pool-spec.	Un enlace para reservar contigo u obtener más información sobre tus sesiones de entrenamiento. Con esta información consigue:. Si a esto le añadimos la vinculación con dispositivos portátiles y pulsómetros , dispondrás de una mina de oro de datos precisos en tiempo real. Iniciar sesión. Para las personas a las que no les gusta usar relojes, la tecnología está apareciendo en una gama cada vez más amplia de dispositivos como anillos, auriculares, e incluso ropa deportiva con tejidos especiales que incorporan sensores. Permite almacenar de forma segura y accesible información crucial de los clientes, como datos de contacto, capacidades físicas, información sanitaria, preferencias e historial de entrenamiento.	Herramientas de Software para entrenadores personales · 1. Virtuagym, el software para entrenadores personales del momento · 2. Train2go, un Sistema personalizado de tarro de recompensa, tarro de incentivo de madera personalizado para aula, herramienta de gestión de aula de entrenamiento para niños Realizar entrenamientos personalizados que incluyen la planificación de las cargas y la mejora de habilidades técnicas concretas. Optimizar	Strava; Garmin; Polar; Suunto; Coros. Plan your workouts. Planificación Personalizada. Desarrolla planes de entrenamiento personalizados adaptados a cada Descubre las mejores herramientas para seguir y analizar el progreso de tus clientes en el entrenamiento personal y mantenerse al tanto de sus objetivos de Este módulo proporciona a los usuarios las herramientas para usar Vision API de Azure Document Intelligence	Herramientas de Software para entrenadores personales · 1. Virtuagym, el software para entrenadores personales del momento · 2. Train2go, un Sistema personalizado de tarro de recompensa, tarro de incentivo de madera personalizado para aula, herramienta de gestión de aula de entrenamiento para niños Realizar entrenamientos personalizados que incluyen la planificación de las cargas y la mejora de habilidades técnicas concretas. Optimizar
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Si quieres empezar con el entrenamiento personal, puedes empezar después de la consulta. Si ahora no es el momento adecuado, no pasa nada y saldrás de nuestra sesión con las herramientas adecuadas para alcanzar tus objetivos. Andrea es una entrenadora personal certificada a nivel nacional con más de 15 años de experiencia en fitness.

Ella se especializa en la pérdida de peso, entrenamiento de fuerza, y vivir un estilo de vida saludable y activo. Hablo español.

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Para el entrenamiento de modelos de extracción personalizados, el tamaño total de los datos de entrenamiento es de 50 MB para el modelo de plantilla y 1 G-MB para el modelo neuronal. Para el modelo de entrenamiento de clasificación personalizada, el tamaño total de los datos de entrenamiento es 1GB con un máximo de 10 páginas.

Una vez que recopile un conjunto de formularios o documentos para el entrenamiento, debe cargarlo en un contenedor de Azure Blob Storage. Si no sabe cómo crear una cuenta de almacenamiento de Azure con un contenedor, siga el inicio rápido de Azure Storage para Azure Portal.

Puede usar el plan de tarifa gratis F0 para probar el servicio y actualizarlo más adelante a un plan de pago para producción. Documento de inteligencia Studio proporciona y orquesta todas las llamadas API necesarias para completar el conjunto de datos y entrenar el modelo. Para empezar, vaya a Documento de inteligencia Studio.

La primera vez que use Studio, debe inicializar la suscripción, el grupo de recursos y el recurso. A continuación, siga los requisitos previos para proyectos personalizados para configurar Studio para acceder a su conjunto de datos de entrenamiento. En Studio, seleccione el icono Modelos personalizados , en la página Modelos personalizados, y seleccione el botón Crear un proyecto.

En el cuadro de diálogo Crear proyecto, proporcione un nombre para el proyecto, opcionalmente una descripción, y seleccione Continuar. En el paso siguiente del flujo de trabajo, elija o cree un recurso de Documento de inteligencia antes de seleccionar Continuar.

Los modelos neuronales personalizados solo están disponibles en algunas regiones. Si planea entrenar un modelo neuronal, seleccione o cree un recurso en una de estas regiones admitidas. A continuación, seleccione la cuenta de almacenamiento que usó para cargar el conjunto de datos que desea utilizar para entrenar el modelo personalizado.

La ruta de acceso a la carpeta debe estar vacía si los documentos de entrenamiento están en la raíz del contenedor. Si los documentos están en una subcarpeta, escriba la ruta de acceso relativa de la raíz del contenedor en el campo Ruta de acceso a la carpeta.

Una vez configurada la cuenta de almacenamiento, seleccione Continuar. Por último, revise la configuración del proyecto y seleccione Crear proyecto para crear un nuevo proyecto.

Ahora debería estar en la ventana de etiquetado y ver los archivos del conjunto de datos enumerados. En el proyecto, la primera tarea consiste en etiquetar el conjunto de datos con los campos que desea extraer. Los archivos que cargó en el almacén se enumeran a la izquierda de su pantalla, con el primer archivo listo para ser etiquetado.

Asigne un valor al campo eligiendo una palabra o palabras en el documento. Seleccione el campo en la lista desplegable o en la lista de campos de la barra de navegación derecha. El valor etiquetado está debajo del nombre del campo en la lista de campos.

Etiquete los documentos restantes del conjunto de datos seleccionando cada documento y el texto que se va a etiquetar. Ahora tiene todos los documentos del conjunto de datos etiquetados. Los archivos. json y.

json corresponden a cada documento del conjunto de datos de entrenamiento y un archivo fields. json nuevo. Este conjunto de datos de entrenamiento se envía para entrenar el modelo. Con el conjunto de datos etiquetado, ya está listo para entrenar el modelo.

Seleccione el botón para entrenar en la esquina superior derecha. En el cuadro de diálogo para entrenar el modelo, proporcione un identificador de modelo único y, opcionalmente, una descripción. El identificador del modelo acepta un tipo de datos de cadena. Para el modo de compilación, seleccione el tipo de modelo que desea entrenar.

Obtenga más información sobre los tipos de modelo y las funcionalidades. Los modelos de plantilla se entrenan en unos minutos. Los modelos neuronales pueden tardar hasta 30 minutos en entrenarse.

Una vez completado el entrenamiento del modelo, puede probar el modelo seleccionándolo en la página de la lista de modelos. Los resultados del modelo se muestran en la ventana principal y los campos extraídos se muestran en la barra de navegación derecha.

La barra de navegación derecha también tiene el código de ejemplo para invocar el modelo y los resultados JSON de la API. Enhorabuena, ha aprendido a entrenar un modelo personalizado en Document Intelligence Studio.

El modelo está listo para usarse con la API REST o el SDK para analizar documentos. Se aplica a: v2. Otras versiones: v3. Cuando se usa el modelo personalizado de Documento de inteligencia, usted proporciona sus propios datos de entrenamiento a la operación Entrenar modelo personalizado , para que el modelo pueda entrenar según los formularios específicos del sector.

Siga esta guía para obtener información sobre cómo recopilar y preparar los datos para entrenar el modelo de forma eficaz. Si desea usar datos de entrenamiento etiquetados manualmente, debe empezar con al menos cinco formularios completados del mismo tipo.

Podrá seguir usando formularios sin etiquetar además del conjunto de datos requerido. Una vez que recopile el conjunto de documentos para el entrenamiento, debe cargarlo en un contenedor de Azure Blob Storage. El análisis predictivo junto con nuestra función de arrastrar y soltar arrastrar y soltar te permite a ti o a tu entrenador crear entrenamientos individualizados y y planes de entrenamiento individualizados con facilidad.

Los comentarios de los entrenamientos y las notificaciones push que se sincronizan con tu App COROS permiten comunicación bidireccional entre el atleta y el atleta y el entrenador.

entrenar con un equipo. Ya sea un equipo establecido o un grupo de grupo de corredores virtual, el COROS Training Hub le da la opción de ver el entrenamiento de todo tu equipo para mejorar la motivación, la responsabilidad y el sentido de comunidad. Por favor, visite el Centro de Ayuda de COROS para un recorrido en profundidad de las características de COROS Training Hub.

COROS Training Hub está disponible para los entrenadores a través del registro que aparece a continuación. Los entrenadores tendrán acceso a crear equipos, gestionar atletas, desarrollar y asignar planes de entrenamiento, además de utilizar otras funciones de la plataforma.