囲碁の手のパターンのEloレーティングを計算する

加藤（gg）さんが訳されました。
電車の中で読むとして冊子印刷しました。

ぱらっと読む限り
手の特徴をベイス推定して、勝つ確率を求めている（らしい）

ベイズ推定は以前ちょっとやってみたんで、そのへんの記憶を元に、想像すると、

まず囲碁の手を、パス、ノビ、アタリ、トリという分類をして、
さらに、端との距離、直前の手との距離、2手前との距離（自分が前回指した手）

といった、手の分類、手の位置などを特徴として定義して、
ベイズ推定で勝つ確率を求める？

ベイズ推定でよく用いられるスパムフィルターの場合、
そのテキストに含まれる「単語」の数によるスパム度を学習して、
未知のテキストのスパム度を推定するものですが、

囲碁の場合、
あらかじめ教師あり学習で、どの特徴が含まれるときに勝つ確率がいくつか？を棋譜から（？）求めておいて、
未知の局面の未知の手に対し、
その手にどのような特徴があるかから、ベイズ推定で手の評価をしている
という感じかなと思う。

しかし、ベイズ推定自体WEBサービスで使ってみたこともあるし、
将棋に使えないかな？と、ちらっと思ったことはあったけど、
具体的にどう使うか？は考えたことがなかった。
言われてみれば、ナルホドと思うけど、
何もない状態からモデル化できる人は凄いなあと思う。