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 542 книги и 1777 познавательных видеороликов в бесплатном доступе.

страница 5 из 7  ←предыдущая следующая→ ...

00:07:28
the quality of the shot and the quality of the shooter.
качество броска и уровень бросающего.
So here's a bubble chart, because what's TED without a bubble chart?
Вот пузырьковая диаграмма. Какое это выступление TED без диаграммы?
(Laughter)
(Смех)
Those are NBA players.
Это игроки NBA.
The size is the size of the player and the color is the position.
Размер — это размер игроков, а цвет — позиция.
00:07:41
On the x-axis, we have the shot probability.
По оси Х — вероятность броска.
People on the left take difficult shots,
Игроки слева делают сложные броски,
on the right, they take easy shots.
справа — лёгкие.
On the [y-axis] is their shooting ability.
По оси У — их умение совершать броски.
People who are good are at the top, bad at the bottom.
Хорошие игроки наверху, кто хуже бросает — внизу.
00:07:52
So for example, if there was a player
who generally made 47 percent of their shots,
Например, если раньше был игрок, чья эффективность бросков 47%,
that's all you knew before.
это всё, что вам было известно.
But today, I can tell you that player takes shots that an average NBA player
Но сегодня я могу сказать вам, что этот игрок делает броски,
would make 49 percent of the time,
как в 49% случаев их делает среднестатистический игрок NBA,
and they are two percent worse.
что на 2% хуже.
00:08:07
And the reason that's important is that there are lots of 47s out there.
Это важно знать потому, что есть много игроков с 47%.
And so it's really important to know
Поэтому очень важно знать, является ли тот игрок с 47%,
if the 47 that you're considering giving 100 million dollars to
в которого вы планируете вложить 100 миллионов долларов,
is a good shooter who takes bad shots
хорошим бомбардиром, который иногда делает плохие броски,
or a bad shooter who takes good shots.
или плохим бомбардиром, совершающим хорошие броски.
00:08:26
Machine understanding doesn't just change how we look at players,
Машинный анализ меняет не только то, как мы рассматриваем игроков,
it changes how we look at the game.
но и то, как мы видим игру.
So there was this very exciting game a couple of years ago, in the NBA finals.
Пару лет назад состоялась очень захватывающая игра в финале NBA.
Miami was down by three, there was 20 seconds left.
«Майами» отставал на 3 очка. Оставалось 20 секунд.
They were about to lose the championship.
Они были на грани проигрыша чемпионата.
00:08:40
A gentleman named LeBron James came up and he took a three to tie.
Джентльмен по имени Леброн Джеймс бросил трёхочковый, чтобы сравнять счёт,
He missed.
но промахнулся.
His teammate Chris Bosh got a rebound,
Его товарищ Крис Бош подобрал мяч,
passed it to another teammate named Ray Allen.
передал его другому игроку в команде — Рею Аллену.
He sank a three. It went into overtime.
Тот забросил трёхочковый. Игра продолжилась в овертайме.
00:08:51
They won the game. They won the championship.
Они выиграли игру и чемпионат.
It was one of the most exciting games in basketball.
Это была одна из самых захватывающих игр в баскетболе.
And our ability to know the shot probability for every player
Наша способность предугадывать
at every second,
вероятность броска для каждого игрока каждую секунду
and the likelihood of them getting a rebound at every second
и вероятность подбора мяча каждую секунду
00:09:04
can illuminate this moment in a way that we never could before.
может пролить свет на этот момент так, как никогда раньше.
Now unfortunately, I can't show you that video.
К несчастью, я не могу показать вам запись той игры.
скачать в HTML/PDF
share