Математика хитрых баскетбольных движений. Rajiv Maheswaran - видеоролик
Изучайте английский язык с помощью параллельных субтитров ролика "Математика хитрых баскетбольных движений".
Метод интервальных повторений для пополнения словарного запаса английских слов. Встроенный словарь.
Всего 827 книг и 2706 познавательных видеороликов в бесплатном доступе.
страница 2 из 3 ←предыдущая следующая→ ...
00:02:15
So we have taught a machine to see
with the eyes of a coach.
Мы научили машину
«смотреть» глазами тренера.
So how have we been able to do this?
Как мы смогли сделать это?
If I asked a coach to describe
something like a pick-and-roll,
Если бы я попросил тренера
описать, например, пик-н-ролл,
they would give me a description,
то он дал бы мне описание,
and if I encoded that as an algorithm,
it would be terrible.
и если бы я закодировал это
в алгоритм, то ничего бы не вышло.
00:02:32
The pick-and-roll happens to be this dance
in basketball between four players,
Пик-н-ролл — своего рода танец
в баскетболе между четырьмя игроками,
two on offense and two on defense.
двумя в защите и двумя в нападении.
And here's kind of how it goes.
Вот как это происходит.
So there's the guy on offense
without the ball
Игрок в нападении без мяча
the ball and he goes next to the guy
guarding the guy with the ball,
идёт рядом, защищает игрока с мячом,
00:02:45
and he kind of stays there
остаётся в зоне, они оба перемещаются,
что-то происходит,
and they both move and stuff happens,
and ta-da, it's a pick-and-roll.
и — та-да! — это и есть пик-н-ролл.
(Laughter)
(Смех)
So that is also an example
of a terrible algorithm.
Это также пример плохого алгоритма.
So, if the player who's the interferer --
he's called the screener --
Если игрок, который мешает —
его называют заслоняющим, —
00:03:00
goes close by, but he doesn't stop,
подойдёт ближе, но не остановится,
it's probably not a pick-and-roll.
возможно, это не будет пик-н-ролл.
Or if he does stop,
but he doesn't stop close enough,
Или если он остановится,
но будет недостаточно близко,
it's probably not a pick-and-roll.
то это тоже, возможно, не пик-н-ролл.
Or, if he does go close by
and he does stop
Или если он подойдёт близко
и остановится,
00:03:14
but they do it under the basket,
it's probably not a pick-and-roll.
но все они окажутся под корзиной,
это, возможно, не пик-н-ролл.
Or I could be wrong,
they could all be pick-and-rolls.
Или я ошибаюсь —
может, все они и есть пик-н-роллы.
It really depends on the exact timing,
the distances, the locations,
На деле, это зависит от точного
времени, расстояния, местоположения —
and that's what makes it hard.
вот что делает это таким сложным.
So, luckily, with machine learning,
we can go beyond our own ability
К счастью, машина может обучаться,
и мы можем выйти за пределы своих возможностей,
и мы можем выйти за пределы своих возможностей,
00:03:32
to describe the things we know.
чтобы описать то, что знаем.
So how does this work?
Well, it's by example.
Как это работает?
Рассмотрим на примере.
So we go to the machine and say,
"Good morning, machine.
Итак, мы подходим к машине
и говорим: «Доброе утро, машина.
Here are some pick-and-rolls,
and here are some things that are not.
Вот несколько пик-н-роллов
и несколько манёвров — не пик-н-роллов.
Please find a way to tell the difference."
Пожалуйста, найди способ отличить их».
00:03:46
And the key to all of this is to find
features that enable it to separate.
И ключ ко всему — найти черты,
которые позволяют различать их.
So if I was going
to teach it the difference
between an apple and orange,
between an apple and orange,
Если бы я хотел обучить машину разнице
между яблоком и апельсином,
I might say, "Why don't you
use color or shape?"
я бы сказал: «Почему бы тебе
не использовать цвет и форму?»
Для просмотра параллельного текста полностью залогиньтесь или зарегистрируйтесь