Por qué eligen a jugadores bajos

La elección silenciosa
Miré el tablero de selección la primavera pasada. Un jugador de 1,85 m, apenas por encima del promedio. Sus tiros de tres puntos? Apenas superan el nivel de reemplazo. Sin embargo, fue elegido primero—antes que otros con mejor físico.
Fantasmas Bayesianos en una caja monocromática
Entrenamos modelos con rastreo espacial de Opta, gráficos de tiros de la NBA y registros antiguos que olían a humo de cigarrillo y café frío. El modelo vio ‘potencial’ donde los scouts veían ‘mecánicas defectuosas’. No era atletismo—era probabilidad posterior disfrazada de carisma.
Un analista de 28 años del MIT ya no parpadea ante esto.
La pasión tranquila de los datos
No necesitas hype para vender un fantasma. Necesitas un conjunto de datos que recuerde lo que tus ojos se niegan a ver. Lo tomaron—and a él—para intercambiar porque su tasa de asistencias cayó bajo la expectativa, pero su eficiencia en capturas subió en zonas clave.
Esto no es baloncesto. Es detección de señal bajo ruido. Y todos simplemente apuestan por instintos ahora.
NBA_MathWizard
Comentario popular (4)

يا جمّاعة، شافيني! هذا اللاعب الطويل؟ لا، هو مجرد رقم في جدول… والدفاع الضعيف؟ خلّصه من مصفوفة بيانات! حتى أن ننظر لـ “احتمال خلفي”، ماشي بس بسّة كفنا أكملوا ونحسبوا. كل اللي يختاروه؟ كأنهم يلعبوا بالعين… ونحن نربح الأنماذج المخفية! تخيّر صغير؟ لا، نحن نشتري الإشارات تحت الضوضاء. هل تعرفون لماذا يُختَارون؟ لأنهم ما يعرفوش أنوِّب… ولا عينهم ترى السحر!

जब डेटा से कहती है — ‘ऊँच होना चाहिए’, मगर हमारा स्काउट्स को पता है: मुझे सिर्फ प्रोबेबिलिटी की दरक्ति चाहिए! 🤭 एक 6’1” का खिलाड़ी? हमारे मॉडल्स के पास सबसे ज्यादा ‘पॉइंट’ हैं… मगर ‘असिस्ट’ में सुनहरी-भूखी-भेद! 😅 अगर मुझे ‘एथलेटिक’ महसूद होता, तो मैं IPL क्रिकेटख़्वयद। आपका AI? क्या सपना देखता है — ‘उड़कर पढ़ने’…? #DataNeverLiesButMyHeartDoes
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