机器学习系统在AI体育中有多个应用场景，以下是其中一些常见的应用场景：

1. 运动员动作识别与评估：机器学习系统可以通过训练模型来识别和评估运动员的动作。例如，在足球比赛中，机器学习模型可以自动识别球员的传球、射门等动作，并根据关键点数据分析球员的姿势、速度和力量，给出针对性的建议，帮助教练和运动员改进技能。

2. 预测运动员表现和潜力：基于大数据挖掘和机器学习算法，AI技术还可以预测运动员未来的表现和潜力。通过整合大量的比赛和训练数据，系统可以分析运动员在不同条件下的表现，并给出对未来发展的预测。这对于教练在选拔和培养运动员时具有重要意义，可以帮助他们更准确地做出决策。

3. 个性化训练计划：机器学习系统可以根据运动员的身体素质、训练需求和目标，制定个性化的训练计划。通过分析运动员的训练数据和比赛表现，机器学习模型可以识别出运动员的优势和不足，并提供针对性的训练建议和方案，提高训练的效果和效率。

4. 智能场馆管理：利用机器学习技术可以对体育场馆进行智能化管理，包括场地预订、人员管理、设施维护等方面。通过分析场馆的历史数据和使用情况，机器学习模型可以预测未来的需求和流量，为场馆管理者提供更好的决策支持。

5. 智能营养管理：AI技术可以根据运动员的训练计划和身体状况，为其提供个性化的营养建议和饮食安排。通过分析运动员的营养需求和饮食习惯，机器学习模型可以给出更准确的营养建议，帮助运动员更好地管理身体状态。

综上所述，机器学习系统在AI体育中有多个应用场景，包括运动员动作识别与评估、预测运动员表现和潜力、个性化训练计划、智能场馆管理和智能营养管理等方面。这些应用可以帮助提升体育行业的整体水平，提高运动员的训练效果和比赛成绩，为观众提供更好的观赛体验，同时还可以创新商业模式和拓展市场空间。