단계 ( 2 ) 에서 , 인터랙티브 컴퓨팅 시스템 ( 120 ) 은 데이터 저 장소 ( 124 ) 의 다양 한 플레이어 를 위해 수신 되 거나 또는 수집 된 다양 한 게임 플레이 및 / 또는 텔레 메트리 데이터 ( telemetry data ) 를 저장 할 수 있 다 . 일부 실시 예 에서 , 이 는 수백 또는 수천 명 의 서로 다른 플레이어 에 걸쳐 수천 개 의 게임 인 스턴스 각각 에 대해 텔레 메트리 데이터 또는 게임 상호 작용 데이터 를 저장 하 는 것 을 포함 할 수 있 다 . 다음 으로 , 단계 ( 3 ) 에서 데이터 저 장소 ( 124 ) 에 저장 된 게임 플레이 데이터 의 전부 또는 서브 세트 는 일반 게임 플레이 모델 을 훈련 하 기 위한 훈련 데이터 로 선택 될 수 있 다 . 예 를 들 어 , 일반 모델 이 평균 플레이어 의 게임 플레이 를 모방 하 도록 의도 되 는 실시 예 에서 , 평균 또는 평균 에 가까운 ( 예 를 들 어 , 평균 미만 또는 평균 초과 의 특정 퍼센트 임계 치 내 ) 플레이어 의 실제 게임 플레이 히스토리 의 그룹 은 , 훈련 데이터 ( 평균 은 승률 또는 다른 게임 내 메트 릭 또는 플레이어 에 대해 추적 되 는 통계 가 참조 될 수 있 음 ) 로 선택 될 수 있 다 . 다른 실시 예 에서 , 선택 된 훈련 데이터 는 , 훈련 된 일반 행동 모델 에서 원 하 는 적절 한 스킬 레벨 ( appropriate skill level ) 에서 플레이 하 려고 의도 적 으로 시도 함 으로써 , 일반 모델 을 훈련 하 는 목적 을 위해 특히 게임 을 한 전문가 플레이어 ( expert players ) 와 같 은 특정 플레이어 의 게임 세션 으로부터 기록 될 수 있 다 .