@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00238514, author = {平岡, 和幸}, issue = {4}, month = {Aug}, note = {AI を参照しながらの囲碁観戦が近年普及している.しかし,AI が出力する推定勝率は AI どうしの自己対局にもとづくものが一般的である.人間どうしではまだまだ勝負の余地があるにも関わらずほぼ結着がついたかのような数字を提示することは,観戦者の興醒めを誘ってしまう.これを避けるべく,AI の出力を補正して人間どうしの対局に見合った勝率を推定することが,本研究の主題である.推定勝率に温度スケーリングを施すこと,および,ownership エントロピーを用いて補正の度合を決定することによって,先行研究よりも実戦の勝敗に合致した勝率推定が得られた.また,実用性を意図した貢献として,ニューラルネット等のライブラリを要せず実装しやすい簡略版の補正公式も作成した.}, title = {囲碁対局における推定勝率のキャリブレーション:KataGoの勝率8割は人間なら何割か}, year = {2024} }