画战术草图是教练传达他们希望球员做什么的通用方式. 如果教练不完全依赖直觉会怎么样呢, 相反，他可以预见防守球队可能会如何应对这一战术? 2018年麻省理工学院斯隆体育大会托马斯·塞德尔, Aditya Cherukumudi, 安德鲁·哈特尼特, 彼得·卡尔和帕特里克·路西就是这么做的.
在我们的工作中，我们从数据驱动的角度考虑游戏草图. 我们将基于深度模仿学习的强大分析框架与智能且高度直观的用户界面相结合. 用户可以徒手绘制或修改现有的跟踪数据. 然后我们的软件推断出等效的动画并合成逼真的“幽灵”防御者. 用户在不同的团队和游戏环境中测试他们的玩法, 并对草图进行微调，以在特定情况下最大化预期得分.
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