将棋とアンサンブル学習って出来ないもんなんだろうか

　http://www.computer-shogi.org/blog/computer-shogi-colleague_at_symposium/

　CSA例会で合議制将棋の話題があったらしいんですが、それに関連して。

　教師あり学習の分野ではアンサンブル学習という、複数の学習器*1を組み合わせて、より高性能な学習器を作ろうって手法があります。

　で、例えばボナンザメソッド＋アンサンブル学習で強い将棋ソフトが出来ないかな−、とふと思いました。

　バギングなら特にアルゴリズムの変更は不要でしょうし、ブースティングも目的関数をいじれば出来そうな気もします。

　Bonanzaのソースが公開されてるんだから自分で試すって手もありますが、とりあえずは強化学習に集中したいんでパス。選手権後に時間があればやります。

　回帰（関数近似）だとArcing_RAって手法が提案されてるみたいですから、とりあえず論文を読んでみます。ひょっとしたら強化学習と組み合わせれるかもしれませんし。

*1:将棋では評価関数とか