如何将人工智能运用到篮球领域？

NBA达拉斯独行侠队老板马克·库班：“现在的经济是这样一种经济，有些部分有人工智能，有些部分没有。
由于成功运用人工智能并不便宜，也并不随意马虎。
因此请小心这样说的人，他们会说，‘我这里有精彩的人工智能领域的人才，只花一点钱我们就可以把人工智能运用到您的公司里。
或者说，‘快投资吧，由于我这里有来自MIT（麻省理工学院）的员工。
’人工智能并不是这样的，与数据和处理干系的本钱是巨大的。
亚马逊、网飞、Unity、苹果等公司，这些公司花了十年，乃至在某些情形下花了更长的韶光，在人工智能的研究上，并投入了数十亿美元，但对付美国Inc.5000强企业来说，就很难完备运用人工智能。
并且我建议，当你考试测验通过人工智能中做某事时，你要多加把稳。
由于无论你认为你的预算是多少，研究人工智能都可能会花到你预算的10倍。

同时，仅仅由于某些东西利用了人工智能，并给了你回应或结果，并不虞味着它们是精确的。
人工智能须要韶光来学习，它须要随着韶光来变得更加智能。
由于它很昂贵，公司想要运用它会很难。
而不是大略地说，‘哇这是人工智能，那它一定是对的，我要把所有钱都投在这上面。
’以是你不仅须要知道人工智能，还须要非常理解它。
并非所有的人工智能都是开箱即用的，但是你必须开始考虑未来，考虑如何开始运用人工智能，但要谨慎行事，并且把稳本钱。

我们从未在篮球领域停滞利用人工智能。
我们会考试测验创建一种预测算法，该算法可以吸收比赛***，或者实时捕捉比赛***。
并通过打算机视觉，通过机器学习或深度学习，通过姿态估计对***进行处理，并考试测验预测接下来会发生什么。
如果这正在发生，那么我们尚未考虑到但可能会发生的事情有什么？或者一场比赛中有哪些要素须要被考虑？

我举一个详细的例子。
在比赛防守时我们须要覆盖多大的空间？如何布局防守阵型，从而使对手每回合得到的分数减少0.1或0.2？接下来我们会考虑球员的速率，并且把它和球员的进攻能力进行比较，我们该如何权衡利弊？所有这些都是我们正在研究的机器学习剖析的一部分。

我再举一个达拉斯独行侠队的例子。
当比赛规复，我们希望重新***季票时，我们该利用什么样的客户识别办法，从而让我们最有可能找到想持有季票的人？想持有季票的人是喜好花的人吗？ 是喜好花、喜好喝茶、还坐公交车的人吗？我们在找寻所有这些特定要素，以便去创造一种客户识别办法，这种办法能够让我们决定在哪里探求下一个客户，哪个客户最有可能买季票。
”