본 개시 의 측면 은 특정 플레이어 ( player ) 가 캐릭터 ( character ) 또는 엔 티티 ( entity ) 를 제어 하 는 방법 을 모방 ( imitate ) 하 는 것 을 목표 로 하 는 방식 으로 비디오 게임 에서 게임 내 ( in - game ) 캐릭터 또는 다른 엔 티티 를 제어 하 는 기계 학습 모델 ( machine learning model ) 또는 AI 에이전트 ( agent ) 를 훈련 시키 는 것 에 관한 것 이 다 . 특정 플레이어 의 게임 플레이 를 믿 을 수 있 게 모방 하 는 이러 한 커스텀 행동 모델 ( customized behavior model ) 을 훈련 시키 는 것 은 , 주어진 비디오 게임 내 에서 발생 할 수 있 는 잠재 적 으로 매우 많 은 수 의 고유 게임 상태 를 다루 ( covering ) 는 특정 플레이어 에 대해 다량 의 다양 한 게임 플레이 데이터 를 갖 지 않 고 는 어렵 다 . 또한 , 본원 에 설명 된 것 보다 대안 적 기술 을 사용 하 여 이러 한 모델 을 훈련 시키 는 것 은 , 종종 클라이언트 측 게이밍 콘솔 시스템 ( client - side gaming console system ) , 개인 용 컴퓨터 , 스마트폰 또는 다른 플레이어 디바이스 일 수 있 는 일반 적 인 게임 플레이어 의 컴퓨팅 시스템 을 넘어서 는 컴퓨터 처리 능력 이 필요 할 수 있 다 . 본 개시 의 측면 들 은 , ( 특정 플레이어 를 위한 훈련 데이터 의 수집 동안 처럼 ) 플레이어 에 대해 필요 한 시간 이 적 고 , 커스텀 행동 모델 개발 에 대해 많 은 대안 적 인 접근 방식 보다 필요 한 컴퓨터 처리 시간 이 적 은 , 상이 한 플레이어 의 플레이 를 각각 모방 ( mimic or imitate ) 하 는 많 은 상이 한 완전 훈련 된 커스텀 행동 모델 ( fully trained custom behavior models ) 을 도출 ( result in ) 할 수 있 는 모델 훈련 솔루션 ( model training solutions ) 을 제공 한다 .