Basketbolun en çılgın hareketlerinin ardındaki matematik
-
0:01 - 0:04Çalışma arkadaşlarım ve ben; hareketli
nokta bilimi tarafından büyülendik. -
0:04 - 0:06Bu hareketli noktalar nedir?
-
0:06 - 0:07O noktalar biziz.
-
0:07 - 0:12Tüm dünyada ve şehirler boyunca
evlerimizde, ofislerimizde -
0:12 - 0:15alışveriş yaparken ve seyahat
ederken yer değiştiriyoruz. -
0:15 - 0:19Tüm bu hareketleri anlayabilseydik
harika olmaz mıydı? -
0:19 - 0:22Tüm bunların örüntüsünü, anlamını ve
içyüzünü bulabilsek. -
0:22 - 0:24Şansımıza kendimiz hakkında bilgileri
-
0:24 - 0:29yakalamada iyi olduğumuz bir zamandayız.
-
0:29 - 0:32İster video, uygulama, isterse
sensörler aracılığıyla -
0:32 - 0:35çok ince ayrıntılarda
hareketleri izleyebiliyoruz. -
0:36 - 0:41Ve görünen o ki en iyi hareket
verilerinin alındığı alan -
0:41 - 0:42spor branşları.
-
0:43 - 0:48Basketbol ya da beyzbol olsun veya
futbol ya da diğer futbolda -
0:48 - 0:50hareketlerini izleyebilmek için
-
0:50 - 0:52oyuncularımızı ve
stadyumları kullanıyoruz, -
0:52 - 0:54saniyenin her parçası için.
-
0:54 - 0:58Tam olarak yaptığımız ise
atletlerimizi dönüştürüyoruz -- -
0:58 - 1:00muhtemelen tahmin ettiniz --
-
1:00 - 1:02hareketli noktalara.
-
1:02 - 1:07Böylelikle dağlar kadar hareket eden
noktamız var ve çoğunluğu işlenmemiş veri, -
1:07 - 1:09uğraşması zor ve
o kadar da ilgi çekici değiller. -
1:09 - 1:13Ama bazı şeyler var ki örneğin,
basketbol koçlarının bilmek istediği. -
1:13 - 1:17Problem ise bunları bilemezler, çünkü
hatırlamak ve işlemek için her oyunun -
1:17 - 1:20her saniyesini izlemeleri gerekir.
-
1:20 - 1:22Bir insan bunu yapamaz
-
1:22 - 1:23ama bir makine yapabilir.
-
1:24 - 1:27Problem ise; makine oyunu koçun
gözünden yorumlayamaz. -
1:27 - 1:30En azından şimdiye kadar öyleydi.
-
1:30 - 1:32Peki, makineye görmesi için ne öğrettik?
-
1:34 - 1:35Basitten başladık.
-
1:35 - 1:39Paslar, atışlar ve ribaundlar
gibi şeyleri öğrettik. -
1:39 - 1:42Çoğu hayranın bildiği şeyler.
-
1:42 - 1:45Daha sonra biraz daha
karmaşıklarına yöneldik. -
1:45 - 1:47Post-up, pick-and-roll
(perdele ve yuvarlan) -
1:47 - 1:49gibi hücumlar ve isolation gibi.
-
1:49 - 1:53Bunları bilmiyorsanız sorun yok.
Çoğu oyuncu muhtemelen bilir. -
1:54 - 1:59Şu an geldiğimiz nokta,
makine karmaşık olayları anlıyor; -
1:59 - 2:02down screen ve wide pin gibi.
-
2:02 - 2:05Genelde profesyonellerin bildiği şeyler.
-
2:05 - 2:09Yani makineye koçun gözüyle
yorumlamasını öğrettik. -
2:10 - 2:12Peki bunu nasıl yapabildik?
-
2:13 - 2:16Bir koçtan pick-and-roll hücumu
gibi bir şeyi anlatmasını istesem -
2:16 - 2:17bana bir tanım verecektir
-
2:17 - 2:20ve eğer onu algoritmaya çevirirsem
korkunç olacaktır. -
2:21 - 2:25Pick-and-roll; basketbolda 4 oyuncu,
2 savunma ve 2 hücum, arasında -
2:25 - 2:27olan bir dans gibidir.
-
2:27 - 2:29İşte nasıl olduğu.
-
2:29 - 2:32Hücumda topa sahip olmayan adam,
-
2:32 - 2:35topa sahip olanı
koruyanın yanına gider, -
2:35 - 2:36orada durur
-
2:36 - 2:40ve hepsi de hareket eder, olaylar gelişir
ve işte pick-and-roll! -
2:40 - 2:42(Gülüşmeler)
-
2:42 - 2:45Ayrıca bu berbat bir
algoritmanın da bir örneğiydi. -
2:45 - 2:49Eğer müdahale eden (perdeleme yapan)
oyuncu -- screener denilir -- -
2:49 - 2:52yakınından gider ama durmazsa
-
2:52 - 2:54bu muhtemelen pick-and-roll değildir.
-
2:55 - 2:59Eğer durur ama yeteri
kadar yakın durmazsa, -
2:59 - 3:00muhtemelen pick-and-roll değildir.
-
3:01 - 3:04Veya yakın gider ve durur
-
3:04 - 3:07ama potanın altında yaparlarsa,
muhtemelen pick-and-roll değildir. -
3:07 - 3:10Ya da yanılabilirim,
hepsi de pick-and-roll olabilir. -
3:10 - 3:15Zamanlamaya, uzaklıklara,
konumlara dayanıyor -
3:15 - 3:16ve zorlaştıran da bunlar zaten.
-
3:17 - 3:22Neyse ki, makine öğrenmesiyle
yeteneklerimizin ötesine gidebiliriz -
3:22 - 3:23bildiklerimizi betimlemek için.
-
3:23 - 3:26Peki, bu nasıl oluyor? Örnekle.
-
3:26 - 3:29Makineye gidiyoruz ve diyoruz ki,
"Günaydın makine. -
3:29 - 3:32Burada birkaç pick-and-roll olan
ve olmayan şeyler var. -
3:33 - 3:35Lütfen farkı söylemek için bir yol bul."
-
3:35 - 3:39Tüm bunların anahtarı ise
ayrıştırabilecek özellikleri bulmakta. -
3:39 - 3:41Yani eğer bir elma ile portakal arasındaki
-
3:41 - 3:42farkı öğreteceksem:
-
3:42 - 3:45"Neden renk veya şekli
kullanmıyorsun?" diyebilirim. -
3:45 - 3:48Ve burada çözdüğümüz problem ise,
bu şeyler ne? -
3:48 - 3:49Ana unsurlar nedir,
-
3:49 - 3:52bilgisayarın hareketli noktalar
dünyasını yönlendirebileceği? -
3:53 - 3:57Tüm bu göreli ve mutlak konum,
uzaklık, zamanlama, hızlar -
3:57 - 3:59ilişkilerini çözmek --
-
3:59 - 4:04hareketli noktalar biliminin kilidi
ya da hitap etmeyi sevdiğimiz şekliyle, -
4:04 - 4:08Uzaysal/Zamansal Örüntü Tanımlama,
akademik dilde. -
4:08 - 4:11Çünkü ilk olarak kulağa zor gelen
bir şey yapmalısınız-- -
4:11 - 4:12çünkü öyle.
-
4:12 - 4:16Kilit şey ise, NBA koçları için,
pick-and-roll olup olmadığını -
4:16 - 4:17bilmek istemeleri değil.
-
4:18 - 4:20Nasıl olduğunu bilmek istemeleri.
-
4:20 - 4:23Neden onlar için bu kadar önemli?
İşte biraz içgörü. -
4:23 - 4:24Anlaşılan o ki modern basketbolda,
-
4:24 - 4:27bu pick-and-roll belki de
en önemli oyun olmuş durumda. -
4:27 - 4:30Ve nasıl oynandığını bilmek,
nasıl savunulacağını bilmek -
4:30 - 4:32aslında çoğu oyunu kazanmanın
ve kaybetmenin anahtarı. -
4:32 - 4:36Görünüşe göre bu dans
birçok harika çeşitlemelere sahip -
4:36 - 4:40ve asıl önemli olan
çeşitlemeleri tanımlamak, -
4:40 - 4:42bu yüzden bunun çok çok iyi
olması gerekiyor. -
4:43 - 4:44İşte bir örnek.
-
4:44 - 4:47İki hücum, iki savunma oyuncusu var,
-
4:47 - 4:49pick-and-roll dansına hazırlanan.
-
4:49 - 4:52Pekâlâ, toplu olan adam
alabilir veya geri çevirebilir. -
4:52 - 4:55Takım arkadaşı ya devrilebilir
ya da dışarı açılabilir. -
4:55 - 4:58Topu koruyan adam ya
üstten geçebilir ya da alttan. -
4:58 - 5:00Onun takım arkadaşı show-up
ya da yakın temas -
5:00 - 5:03veya soft show-up oynayabilir
-
5:03 - 5:05ve birlikte switch (değişme)
ya da blitz yapabilirler, -
5:05 - 5:08başladığımda bunların çoğunu bilmiyordum
-
5:08 - 5:12ve herkes bu oklara göre
hareket etseler çok iyi olurdu. -
5:12 - 5:16İşlerimizi kolaylaştırırdı ama
görünen o ki hareket oldukça karışık. -
5:16 - 5:22İnsanlar fazla hareket ediyor ve
tüm bu değişimleri saptamak, -
5:22 - 5:23üstelik yüksek kesinlikte,
-
5:23 - 5:25hem duyarlılıkta hem de geri almada zor,
-
5:25 - 5:28çünkü bunların hepsi, koçun size
inanması için gerekenler. -
5:28 - 5:32Ve tüm zorluklara rağmen,
doğru uzaysal/zamansal özelliklerle -
5:32 - 5:33yapabildik.
-
5:33 - 5:37Koçlar, bu değişimleri saptamada
makinemizin yeteneğine güvendi. -
5:37 - 5:41Şu an olduğumuz nokta,
neredeyse her bir yarışmacı -
5:41 - 5:43bu yılki NBA şampiyonluğu için
-
5:43 - 5:47yazılımımızı kullanıyor, basketbolun
hareketli noktalarını anlayan -
5:47 - 5:49makineye kurulmuş olan.
-
5:50 - 5:55Yalnız bu değil, stratejileri
değiştirecek tavsiyeler de verdik, -
5:55 - 5:58takımların çok önemli maçları
yenmelerine yardım eden -
5:58 - 6:02ve çok heyecan verici bir şey bu,
çünkü 30 yıldır ligde olan -
6:02 - 6:05makineden tavsiye almaya
hevesli koçlar var. -
6:06 - 6:09Çok heyecan verici,
pick'n roll'dan çok daha fazla. -
6:09 - 6:11Bilgisayarımız basit şeylerle başladı
-
6:11 - 6:13ve gitgide daha karmaşık şeyler öğrendi
-
6:13 - 6:15ve artık çok fazla şey biliyor.
-
6:15 - 6:17Açıkçası, yaptığının çoğunu anlamıyorum
-
6:17 - 6:21ve benden akıllı olması o kadar da
özel olmamasına rağmen -
6:21 - 6:25merak ediyorduk,
bir makine koçtan daha fazla bilebilir mi? -
6:25 - 6:27Bir insandan fazlasını bilebilir mi?
-
6:27 - 6:29Ve görünüşe göre cevap, evet.
-
6:29 - 6:31Koçlar, oyuncuların iyi sayılar
atmalarını isterler. -
6:31 - 6:33Yani, potaya yakın duruyorsam
-
6:33 - 6:35ve yakınımda kimse yoksa,
bu iyi atıştır. -
6:35 - 6:39Savunma oyuncularıyla çevrili ve
uzaktaysam, bu genelde kötü bir atıştır. -
6:39 - 6:41Ama iyinin ne kadar "iyi" olduğunu veya
-
6:41 - 6:44kötününse ne kadar "kötü" olduğunu
nicel olarak bilemeyiz. -
6:44 - 6:45Şimdiye kadar.
-
6:46 - 6:49Yani yapacağımız, tekrardan,
uzaysal/zamansal özellikleri -
6:49 - 6:50kullanarak her şuta baktık.
-
6:50 - 6:53Görebiliyoruz ki: Atış nerede?
Potaya olan açı ne? -
6:53 - 6:56Savunma oyuncularının konumları neresi?
Uzaklıkları nasıl? -
6:56 - 6:57Açıları nasıl?
-
6:57 - 6:58Çoklu savunma oyuncuları için
-
6:58 - 7:00oyuncuların nasıl
hareket ettiklerine bakabilir -
7:00 - 7:02ve atış tipini kestirebiliriz.
-
7:02 - 7:06Hızlarına bakabilir ve
bir model tasarlayabiliriz, -
7:06 - 7:10bu şartlar altında yapılan atışın
olabilirliğini tahmin edebilecek. -
7:10 - 7:12Peki bu neden önemli?
-
7:12 - 7:15Atışa ait herhangi bir şeyi alıp
-
7:15 - 7:18ki bu tek bir şeydi önceden,
bunu iki şeye çevirebiliriz: -
7:18 - 7:20Şutun kalitesi ve şut atanın kalitesi.
-
7:22 - 7:25Ve kabarcık grafiği,
çünkü kabarcık grafiksiz bir TED nedir ki? -
7:25 - 7:26(Kahkahalar)
-
7:26 - 7:27Bunlar NBA oyuncuları.
-
7:27 - 7:30Büyüklük oyuncuların boyları ve
renkte pozisyon. -
7:30 - 7:33X ekseninde atış olasılıkları var.
-
7:33 - 7:35Soldaki kişiler zor şutları atanlar,
-
7:35 - 7:37sağdakiler ise kolay şutları atanlar.
-
7:37 - 7:39Y ekseni ise atış kabiliyetleri.
-
7:39 - 7:42İyi olan kişiler üstte, kötüler ise altta.
-
7:42 - 7:44Örneğin, eğer şutlarının
-
7:44 - 7:46genelde %47'sini atan bir oyuncu varsa,
-
7:46 - 7:47tek bildiğiniz sadece buydu.
-
7:47 - 7:52Ama bugün, bu oyuncunun şutu
ortalama bir NBA oyuncusunun -
7:52 - 7:54zamanın yüzde 49'u kadar yaptığı
-
7:54 - 7:56ve yüzde 2 kadar daha az.
-
7:56 - 8:01Ve önemli olmasının sebebi de
orada bir sürü %47'ler var. -
8:02 - 8:04Yani eğer 100 milyon dolar vermeyi
düşündüğünüz 47; -
8:04 - 8:08kötü atışlar atan iyi bir şut atan mı
-
8:08 - 8:11yoksa iyi atışlar atan
kötü bir şut atan mı -
8:11 - 8:14olduğunu bilmek gerçekten önemli.
-
8:15 - 8:18Makine öğrenmesi sadece oyunculara
nasıl baktığımızı değiştirmez -
8:18 - 8:20ama oyuna nasıl baktığımızı değiştirir.
-
8:20 - 8:24NBA finallerinde birkaç yıl önce
çok heyecan verici bir maç vardı. -
8:24 - 8:27Miami 3 sayı gerideydi,
20 saniye kalmıştı. -
8:27 - 8:29Şampiyonayı kaybetmek üzereydiler.
-
8:29 - 8:33LeBron James adındaki beyefendi
geldi ve eşitlik için 3'lük denedi. -
8:33 - 8:34Kaçırdı.
-
8:34 - 8:36Takım arkadaşı Chris Bosh ribaund aldı,
-
8:36 - 8:38diğer takım arkadaşı,
Ray Allen'a pas attı. -
8:38 - 8:40Bir 3'lük attı. Maç uzatmaya gitti.
-
8:40 - 8:42Maçı kazandılar. Şampiyonayı kazandılar.
-
8:42 - 8:45Basketbolun en heyecanlı
maçlarından biriydi. -
8:45 - 8:49Ve her oyuncu için
her saniyede şut olasılığını bilmede -
8:49 - 8:50bizim yeteneğimiz ve
-
8:50 - 8:53her saniyede ribaund
almalarındaki olabilirlik -
8:53 - 8:57daha önce olmamış bir şekilde
bu ana ışık tutabilir. -
8:58 - 9:00Şimdi maalesef, o videoyu gösteremem.
-
9:00 - 9:05Ama sizin için, o anı canlandırdık,
-
9:05 - 9:07haftalık basketbol
maçımızda üç hafta önce. -
9:07 - 9:09(Kahkahalar)
-
9:10 - 9:13Ve içyüzüne ışık tutan
izlemeyi de tekrar canlandırdık. -
9:13 - 9:17Ve işte biz.
Burası Los Angeles Çin mahallesinde -
9:17 - 9:19her hafta oynadığımız bir park
-
9:19 - 9:21ve bu da Ray Allen anını ve ilgili
-
9:21 - 9:24tüm izlemeleri canlandıran bizler.
-
9:25 - 9:26Ve işte şut.
-
9:26 - 9:29Size o anı göstereceğim
-
9:29 - 9:31ve o anın bütün içyüzünü.
-
9:31 - 9:35Tek fark, profesyonel
oyuncular yerine biz varız -
9:35 - 9:38ve profesyonel spiker yerine ben varım.
-
9:38 - 9:39Bu yüzden, sabredin.
-
9:41 - 9:42Miami
-
9:43 - 9:443 sayı geride.
-
9:44 - 9:4520 saniye kaldı.
-
9:47 - 9:49Jeff topu getiriyor.
-
9:51 - 9:52Josh yakaladı, 3'lük deniyor!
-
9:53 - 9:54[Atış olasılığı hesaplanıyor]
-
9:55 - 9:56[Atış kalitesi]
-
9:57 - 9:59[Ribaund olasılığı]
-
10:00 - 10:02Girmedi!
-
10:02 - 10:03[Ribaund olasılığı]
-
10:04 - 10:05Ribaund Noel'de.
-
10:05 - 10:06Daria'ya geldi.
-
10:07 - 10:10[Atış kalitesi]
-
10:11 - 10:123'lük atışı -- basket!
-
10:12 - 10:155 saniye kala eşitlik.
-
10:15 - 10:16Kalabalık çıldırır.
-
10:17 - 10:18(Kahkahalar)
-
10:18 - 10:20Bu kabaca nasıl gerçekleştiğiydi.
-
10:20 - 10:21(Alkış)
-
10:21 - 10:22Yaklaşık olarak.
-
10:22 - 10:24(Alkış)
-
10:24 - 10:30O an, NBA'de yaklaşık %9
gerçekleşme ihtimaline sahip, -
10:30 - 10:32biz bunu biliyoruz ve
daha birçok diğer şeyleri. -
10:32 - 10:35Bunun gerçekleşmesinin ne kadar zamanımızı
aldığını söylemeyeceğim. -
10:35 - 10:37(Gülüşmeler)
-
10:37 - 10:39Tamam, söyleyeceğim! Dört kez.
-
10:39 - 10:40(Gülüşmeler)
-
10:40 - 10:41Tebrikler Daria.
-
10:42 - 10:46Ama videoyla ilgili önemli şey
-
10:46 - 10:51ve her NBA maçının her saniyesinin
bilgilerindeki şey-- bu değil. -
10:51 - 10:55Gerçek şu ki, hareketleri izlemek için
profesyonel bir takım olmanıza gerek yok. -
10:55 - 10:59Harekete ilişkin bilgiler için
profesyonel bir oyuncu olmanıza gerek yok. -
10:59 - 11:03Hatta, spor bile olmasına gerek yok,
çünkü her yere hareket ediyoruz. -
11:04 - 11:06Evlerimizde hareket ediyoruz,
-
11:09 - 11:11ofislerimizde,
-
11:12 - 11:15alışveriş yaparken ve seyahat ederken,
-
11:17 - 11:19şehirler boyunca
-
11:20 - 11:22ve tüm dünyada.
-
11:23 - 11:26Ne anlayacağız? Ne öğreneceğiz?
-
11:26 - 11:28Belki de, pick'n rolları
tanımlamak yerine, -
11:28 - 11:31bir makine anı
tanımlayabilir ve bana -
11:31 - 11:33kızımın ilk adımlarını
haber verebilir. -
11:33 - 11:36Ki şu an gerçekten gerçekleşiyor olabilir.
-
11:36 - 11:38Belki de binalarımızı
daha iyi kullanabilir -
11:38 - 11:40ve şehirlerimizi
daha iyi planlayabiliriz. -
11:40 - 11:45İnanıyorum ki; hareketli noktalar
biliminin gelişimiyle -
11:45 - 11:48daha iyi, daha akıllı ve daha ileri
hareket edeceğiz. -
11:48 - 11:50Çok teşekkürler.
-
11:50 - 11:51(Alkışlar)
- Title:
- Basketbolun en çılgın hareketlerinin ardındaki matematik
- Speaker:
- Rajiv Maheswaran
- Description:
-
Basketbol doğaçlamanın, temasın ve Uzaysal/Zamansal Örüntü Tanımlamanın hızlı bir oyunu. Rajiv Maheswaran ve meslektaşları, yeni verilerle sezgiyi birleştirerek koçlara ve oyunculara yardım etmek için maçların kilit oyunlarının ardındaki hareketleri analiz ediyor. Bonus: Öğrendikleri insanların hareketlerini anlamamızda bize yardım edebilir.
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDTalks
- Duration:
- 12:08
Eren Gokce approved Turkish subtitles for The math behind basketball's wildest moves | ||
Eren Gokce edited Turkish subtitles for The math behind basketball's wildest moves | ||
Eren Gokce edited Turkish subtitles for The math behind basketball's wildest moves | ||
Sancak Gülgen accepted Turkish subtitles for The math behind basketball's wildest moves | ||
Sancak Gülgen edited Turkish subtitles for The math behind basketball's wildest moves | ||
pinar sadi edited Turkish subtitles for The math behind basketball's wildest moves | ||
pinar sadi edited Turkish subtitles for The math behind basketball's wildest moves | ||
pinar sadi edited Turkish subtitles for The math behind basketball's wildest moves |