概述
- 作者：
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凯文·阿什利
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美国贝尔蒙特
- 用实际用例演示机器学习模型
- 为运动员构建自己的物联网设备和传感器
- 涵盖了通过全息图和虚拟现实实现数据可视化的示例
关于这本书
探索在体育、健康和健身等行业中使用机器学习方法与深度计算机视觉、传感器和数据的世界。伴随着实用的分步Python代码示例和Jupyter笔记本，本综合指南为数据科学家、机器学习实践者或任何对AI应用程序感兴趣的人提供了参考。这些ML模型和方法可用于创建人工智能增强型教练、评判、运动成绩提高、运动分析、模拟、动作捕捉、游戏、电影制作等方面的解决方案。
本书中使用的机器学习模型包含了有趣、实用的体育应用程序，包括有监督、无监督和尖端的强化学习方法，以及使用PyTorch、Tensorflow、Keras、OpenAI Gym和OpenCV等流行工具的模型。作家凯文·阿什利（Kevin Ashley）——他碰巧既是一位机器学习专家，又是一位专业滑雪教练——写了一本有见地的书，带你踏上现代体育科学和人工智能的旅程这本书充满了透彻、引人入胜的插图和数十个现实生活中的例子，是你了解AI在体育界内外的实施的下一步。无论你是一名数据科学家、教练、运动员，还是仅仅是一名热衷于将你的发现与人工智能方法联系起来的个人健身爱好者，作者在科技和体育方面的实际专业知识都是你学习过程中不可否认的资产。当今的数据科学家是田径运动的未来应用机器学习促进健康和健身为您提供在这个快速增长的空间中保持相关性所需的知识。
你将学到什么
使用多种数据科学工具和框架
应用深度计算机视觉和其他机器学习方法进行分类、语义分割和动作识别构建和训练神经网络、强化学习模型等通过深度学习分析多种体育活动使用当前可用的数据集进行模型训练使用云中的机器学习来训练和部署模型在机器学习和数据科学中应用最佳实践
这本书的读者
主要针对数据科学家、教练、运动爱好者和有兴趣将运动与技术和人工智能方法联系起来的运动员。
关于作者
Kevin Ashley是微软的建筑师、物联网专家和专业滑雪教练。他是顶级运动和健身应用程序及平台（如Active fitness和Winter sports）的作者和开发人员，拥有数百万用户。Kevin经常与体育科学家、奥运会运动员、教练和团队合作，以推动技术在体育运动中的应用。
