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一场有着多重意义的比赛昨晚结束，国足坐镇长沙击败韩国队。
“天亮了”，赛后李毅大帝在朋友圈和微博上说。而朋友圈和微博也被国足刷爆。
赛后里皮说：“我希望我的球队并不仅仅满足今天的表现，希望后面的比赛能比今天表现更加优秀”。怎么才能更加优秀？
“知不足，然后能自反也；知困，然后能自强也”。如何检视自身不足，更直观的看到与对手的差距？以及如何挑选状态最好的球员？
所有这些问题，人工智能可以帮助给出答案。
知不足by深度模仿学习
以一场富勒姆对阵斯旺西的英超比赛为例，当时富勒姆(红色)正在发起进攻，斯旺西(蓝色)一方进行防守。在实际的比赛中，富勒姆将球打进斯旺西的球门。
我们从防守的角度来进行分析：斯旺西还有多少改进空间？
来看看人工智能的答案。这套人工智能系统，基于深度模仿学习，原理跟DeepMind的AlphaGo类似，也是基于数据训练而成的神经网络。
上图中左边是实际的比赛情况，模型预测：斯旺西的失球概率为69.1%。中间的部分，是AI按照英超平均水平模仿出的防守走位(白色)，模型预测：失球概率为71.8%。而右边是基于曼城的数据，AI模仿出的防守走位，这次失球概率降为41.7%。
这个过程用下面的动图可以更清晰的展示出来：
这个神经网络使用了英超100场比赛进行训练，每个球员都由LSTM建模，包括两个隐藏层，每层有512个神经元。这个算法还模拟了队友之间的交互。
随着赛场上积累的数据越来越多，在AI的帮助下，主教练可以更精准、更明确的找到球队的弱点，而且不用投入大量人力就能得到分析结果。
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