Приймак, С.Круцевич, Т. Ю.Пангелова, Н. Є.Трачук, С.Кравченко, Т. П.Степаненко, В. М.Рубан, В. Ю.Pryimak, S.Krutsevych, T.Panhelova, N.Trachuk, S.Kravchenko, T.Stepanenko, V.Ruban, V.2020-03-042020-03-042020Pryimak S. Modeling of functional support of sports activities of biathletes of different qualifications / S. Pryimak, T. Krutsevych, N. Panhelova et al. // Journal of Human Sport and Exercise. - 2020. - P.1-11.http://ephsheir.phdpu.edu.ua:8081/xmlui/handle/8989898989/4621Кількісна оцінка функціонального забезпечення спортивної діяльності, як відображення систематичного підходу, дозволяє виявити особливості організму спортсменів, спланувати тренувальний процес та можливі відхилення в дії численних екзогенних та ендогенних факторів. Відповідно до методики штучного інтелекту та машинного навчання було визначено найбільш інформативні показники, які визначають успішність спортивної діяльності. Це дало змогу визначити особливості функціонування серцево-судинної системи елітних біатлоністів, що забезпечує та обмежує фізичну працездатність. У результаті досліджень були побудовані функціональні моделі біатлоністів високої, середньої та низької кваліфікації, які покращать навчальний процес. Quantitative assessment of the functional support of sports activities, as a reflection of the systematic approach, allows to identify the features of the body of athletes, to plan the training process and possible deviations in the action of multiple exogenous and endogenous factors. In accordance with the methodology of artificial intelligence and machine learning, the most informative indicators were determined, which determine the success of sports activities. This made it possible to determine the peculiarities of the functioning of the cardiovascular system of elite biathletes, which provides and limits physical performance. As a result of the research, functional models of high-, medium- and low-skilled biathletes have been built that will improve the training process.enфізична працездатністьштучний інтелектвидобуток данихмашинне навчаннябіатлонphysical working capacityartificial intelligencedata miningmachine learningbiathlonArticle