@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00095813,
 author = {川上, 裕生 and 浦, 晃 and 三輪, 誠 and 鶴岡, 慶雅 and 近山, 隆 and Yusei, Kawakami and Akira, Ura and Makoto, Miwa and Yoshimasa, Tsuruoka and Takashi, Chikayama},
 book = {ゲームプログラミングワークショップ2013論文集},
 month = {Nov},
 note = {将棋プログラムの評価関数は大量の棋譜を利用した機械学習によって調整する。これにはプロ棋士
の棋譜が用いられているが棋譜の数には限りがあり、新たに指し手の教師情報のついた局面を作成するに
は大きなコストが必要となる。本稿では、教師情報を付けるコストを削減するために、能動学習を用いて
学習に有効に働く局面を選択する手法を提案する。既存の棋譜を用いて提案手法の評価を行ったところ、
将棋の評価関数の学習に有効な局面が存在し、その選択が可能であることを示した。, Today, the parameters of evaluation function of a shogi program are usually adjusted by ma-
chine learning methods using many game records. This approach requires game records of professional Shogi
players, but the number of such game records is limited and creating training data is costly. In this paper,
to reduce the cost of creating training data, we propose an active learning-based method to select positions
that are particularly useful for learning. We evaluated the proposed method by using existing game records.
Experimental results show that that there indeed exist such positions and that it is possible to select them
automatically.},
 pages = {66--72},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {将棋の評価関数の学習に有用な局面の自動選択},
 year = {2013}
}