論文の概要: Optimizing Fantasy Sports Team Selection with Deep Reinforcement Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.19215v1
- Date: Thu, 26 Dec 2024 13:36:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-30 17:28:37.266387
- Title: Optimizing Fantasy Sports Team Selection with Deep Reinforcement Learning
- Title（参考訳）: 深層強化学習によるスポーツチーム選択の最適化
- Authors: Shamik Bhattacharjee, Kamlesh Marathe, Hitesh Kapoor, Nilesh Patil,
- Abstract要約: 我々は,チームの潜在的なパフォーマンスを最大化するために,プレイヤーを適応的に選択できるモデルを開発する。
我々の手法は、過去のプレイヤーデータを利用してRLアルゴリズムを訓練し、将来のパフォーマンスを予測し、チーム構成を最適化する。
以上の結果から,RLベースの戦略が,ファンタジースポーツにおける選手選択に有意義な洞察をもたらすことが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2399911126932527
- License:
- Abstract: Fantasy sports, particularly fantasy cricket, have garnered immense popularity in India in recent years, offering enthusiasts the opportunity to engage in strategic team-building and compete based on the real-world performance of professional athletes. In this paper, we address the challenge of optimizing fantasy cricket team selection using reinforcement learning (RL) techniques. By framing the team creation process as a sequential decision-making problem, we aim to develop a model that can adaptively select players to maximize the team's potential performance. Our approach leverages historical player data to train RL algorithms, which then predict future performance and optimize team composition. This not only represents a huge business opportunity by enabling more accurate predictions of high-performing teams but also enhances the overall user experience. Through empirical evaluation and comparison with traditional fantasy team drafting methods, we demonstrate the effectiveness of RL in constructing competitive fantasy teams. Our results show that RL-based strategies provide valuable insights into player selection in fantasy sports.
- Abstract（参考訳）: ファンタシースポーツ、特にファンタジークリケットは近年インドで大きな人気を集めており、ファンはプロのアスリートの実際のパフォーマンスに基づいて、戦略的チーム構築と競争を行う機会を提供している。
本稿では,強化学習(RL)技術を用いて,ファンタジークリケットチーム選択を最適化することの課題に対処する。
チーム作成プロセスをシーケンシャルな意思決定問題とすることで、プレイヤーを適応的に選び、チームの潜在的なパフォーマンスを最大化できるモデルを開発することを目指している。
我々の手法は、過去のプレイヤーデータを利用してRLアルゴリズムを訓練し、将来のパフォーマンスを予測し、チーム構成を最適化する。
これは、ハイパフォーマンスなチームのより正確な予測を可能にすることで、大きなビジネスチャンスを示すだけでなく、全体的なユーザエクスペリエンスも向上します。
従来のファンタジーチームドラフト手法と比較した経験的評価を通じて,RLが競争力のあるファンタジーチームを構築する上での有効性を実証する。
以上の結果から,RLベースの戦略が,ファンタジースポーツにおける選手選択に有意義な洞察をもたらすことが示唆された。
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論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-21T17:51:57Z)
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