StudyEnglishWords

2#

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 341 книга и 1726 познавательных видеороликов в бесплатном доступе.

страница 2 из 7  ←предыдущая следующая→ ...

00:02:42
the ball and he goes next to the guy guarding the guy with the ball,
and he kind of stays there
and they both move and stuff happens, and ta-da, it's a pick-and-roll.
(Laughter)
So that is also an example of a terrible algorithm.
So, if the player who's the interferer -- he's called the screener --
goes close by, but he doesn't stop,
it's probably not a pick-and-roll.
Or if he does stop, but he doesn't stop close enough,
it's probably not a pick-and-roll.
Or, if he does go close by and he does stop
but they do it under the basket, it's probably not a pick-and-roll.
Or I could be wrong, they could all be pick-and-rolls.
It really depends on the exact timing, the distances, the locations,
and that's what makes it hard.
So, luckily, with machine learning, we can go beyond our own ability
идёт рядом, защищает игрока с мячом,
остаётся в зоне, они оба перемещаются, что-то происходит,
и — та-да! — это и есть пик-н-ролл.
(Смех)
Это также пример плохого алгоритма.
Если игрок, который мешает — его называют заслоняющим, —
подойдёт ближе, но не остановится,
возможно, это не будет пик-н-ролл.
Или если он остановится, но будет недостаточно близко,
то это тоже, возможно, не пик-н-ролл.
Или если он подойдёт близко и остановится,
но все они окажутся под корзиной, это, возможно, не пик-н-ролл.
Или я ошибаюсь — может, все они и есть пик-н-роллы.
На деле, это зависит от точного времени, расстояния, местоположения —
вот что делает это таким сложным.
К счастью, машина может обучаться,
и мы можем выйти за пределы своих возможностей,
to describe the things we know.
So how does this work? Well, it's by example.
So we go to the machine and say, "Good morning, machine.
Here are some pick-and-rolls, and here are some things that are not.
Please find a way to tell the difference."
чтобы описать то, что знаем.
Как это работает? Рассмотрим на примере.
Итак, мы подходим к машине и говорим: «Доброе утро, машина.
Вот несколько пик-н-роллов и несколько манёвров — не пик-н-роллов.
Пожалуйста, найди способ отличить их».
And the key to all of this is to find features that enable it to separate.
So if I was going to teach it the difference
between an apple and orange,
I might say, "Why don't you use color or shape?"
And the problem that we're solving is, what are those things?
What are the key features
that let a computer navigate the world of moving dots?
So figuring out all these relationships with relative and absolute location,
И ключ ко всему — найти черты, которые позволяют различать их.
Если бы я хотел обучить машину разнице между яблоком и апельсином,
я бы сказал: «Почему бы тебе не использовать цвет и форму?»
Проблема, которую мы решаем: по каким параметрам отличать?
Какие ключевые черты позволяют компьютеру ориентироваться в мире движущихся точек?
Выяснение всех этих отношений
между относительным и абсолютным местоположением,
скачать в HTML/PDF
share