))
2 - Kanaad Parvate, NBA shot policies, MDPs, Reinforcement Learning, etc
Manage episode 245765995 series 2567711
Inhalt bereitgestellt von Canzhi Ye. Alle Podcast-Inhalte, einschließlich Episoden, Grafiken und Podcast-Beschreibungen, werden direkt von Canzhi Ye oder seinem Podcast-Plattformpartner hochgeladen und bereitgestellt. Wenn Sie glauben, dass jemand Ihr urheberrechtlich geschütztes Werk ohne Ihre Erlaubnis nutzt, können Sie dem hier beschriebenen Verfahren folgen https://de.player.fm/legal.
My guest today is Kanaad. He is a friend of mine from Berkeley, and he is a Cavs and RL enthusiast. We talk about a fascinating paper from the 2018 Sloan Sports Analytics Conference. The main idea is that by modeling each possession as a Markov Decision Process, it becomes easy to build a simulator that can help us answer questions like "How much more efficient would a team be if they took 20% fewer midrange shots early in the shot clock?"
The paper: http://www.lukebornn.com/papers/sandholtz_ssac_2018.pdf
9 Episoden
Teilen
