))
2 - Kanaad Parvate, NBA shot policies, MDPs, Reinforcement Learning, etc
Manage episode 245765995 series 2567711
Conteúdo fornecido por Canzhi Ye. Todo o conteúdo do podcast, incluindo episódios, gráficos e descrições de podcast, é carregado e fornecido diretamente por Canzhi Ye ou por seu parceiro de plataforma de podcast. Se você acredita que alguém está usando seu trabalho protegido por direitos autorais sem sua permissão, siga o processo descrito aqui https://pt.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 episódios
Compartilhar
