일부 실시 예 에서 , 시스템 은 , 하나 이상 의 비디오 게임 과 연관 된 일반 플레이어 행동 모델 ( generic player behavior model ) 을 저장 하 는 데이터 저 장소 ( data store ) 를 포함 할 수 있 으며 , 상기 일반 플레이어 행동 모델 은 복수 의 게임 플레이 상황 ( gameplay situations ) 의 각각 에서 수행 되 는 게임 내 액션 ( in - game action ) 의 지시 ( indication ) 를 제공 하 도록 구성 된다 . 상기 시스템 은 , 상기 데이터 저 장소 와 전자 통신 하 고 , 컴퓨터 판독 가능 한 명령 을 실행 하 도록 구성 된 컴퓨팅 시스템 ( computing system ) 을 더 포함 할 수 있 고 , 상기 컴퓨터 판독 가능 한 명령 은 상기 컴퓨팅 시스템 이 : 상기 일반 플레이어 행동 모델 을 상기 데이터 저 장소 로부터 탐색 ( retrieve ) 하 고 - 상기 일반 플레이어 행동 모델 은 , 제 1 플레이어 의 게임 플레이 데이터 ( gameplay data ) 에 대한 참조 없이 , 하나 이상 의 플레이어 의 게임 플레이 데이터 에 기초 한 탐색 전 에 훈련 되 고 , 상기 일반 플레이어 행동 모델 은 복수 의 레이어 ( layers ) 를 포함 하 는 기계 학습 모델 임 - ; 상기 제 1 플레이어 에 대한 게임 플레이 데이터 를 획득 하 고 - 상기 게임 플레이 데이터 는 비디오 게임 의 복수 의 게임 상태 의 각각 에서 상기 제 1 플레이어 에 의해 수행 되 는 게임 내 액션 을 식별 함 -; 상기 일반 플레이어 행동 모델 의 상기 복수 의 레이어 의 적어도 서브 세트 를 , 상기 제 1 플레이어 와 연관 된 커스텀 모델 ( custom model ) 에서 사용 되 는 프로즌 레이어 ( frozen layers ) 로 지정 ( designate ) 하 고 ; 상기 제 1 플레이어 에 대한 상기 게임 플레이 데이터 를 기초 로 상기 커스텀 모델 에 대한 하나 이상 의 커스텀 레이어 ( custom layers ) 를 생성 하 고 - 상기 하나 이상 의 커스텀 레이어 는 , 적어도 하나 이상 의 게임 상태 에서 상기 제 1 플레이어 에 의해 수행 될 수 있 는 게임 내 액션 을 예측 하 기 위해 , 상기 일반 플레이어 행동 모델 의 상기 프로즌 레이어 에 적어도 부분 적 으로 의존 함 - ; 및 상기 제 1 플레이어 와 연관 된 훈련 된 커스텀 모델 을 저장 하 도록 구성 하 고 , 상기 훈련 된 커스텀 모델 은 , 상기 하나 이상 의 커스텀 레이어 를 포함 하 고 , 상기 일반 플레이어 행동 모델 의 상기 프로즌 레이어 를 더 포함 하 거나 의존 하 되 , 상기 훈련 된 커스텀 모델 은 , 상기 비디오 게임 의 게임 상태 ( game state ) 에 관한 데이터 를 입력 으로 수신 하 고 , 상기 비디오 게임 에서 수행 되 는 자동 화 된 액션 ( automated action ) 을 출력 하 도록 구성 된다 .