선택 적 으로 , 제 1 모듈 은 제 1 디지털 개체 의 훈련 을 위한 기계 학습 알고리즘 을 구현 한다 . 특히 , 제 1 디지털 개체 는 제 1 모듈 에 의해서 수신 된 훈련 데이터 세트 를 기초 로 훈련 된다 . 본 개시 내용 의 전반 을 통해서 , " 본원 에서 사용 된 바 와 같 은 "" 기계 학습 알고리즘 "" 이 라는 용어 는 소프트웨어 - 기반 의 알고리즘 을 지칭 하 고 ", 그러 한 알고리즘 은 컴퓨팅 하드웨어 에서 실행 될 수 있 고 , 컴퓨팅 하드웨어 상 에서 실행 될 때 , 소프트웨어 - 기반 의 알고리즘 에 제공 되 는 정보 에 따라서 적응 형 방식 으로 그 동작 매개변수 를 적응 시키 고 조정 하 도록 동작 될 수 있 다 . 선택 적 으로 , 기계 학습 알고리즘 은 , 반복 신경망 , 재귀 신경망 , 피드 - 포워드 신경망 , 컨 볼루 션 신경망 ( convolutional neural network ) , 딥 빌 리프 네트워크 ( deep belief network ) , 및 컨 볼루 션 딥 빌 리프 네트워크 와 같 은 신경망 ; 자가 - 조직 화 맵 ;  K 볼츠만 기계 ( deep Boltzmann machine ) ; 그리고 적층 형 노이즈 - 제거 자동 - 인코더 ( stacked de - noising auto - encoder ) 를 포함 한다 . 선택 적 으로 , 기계 학습 알고리즘 은 이하 의 연산 기술 : 구속 조건 프로그램 , 퍼지 논리 , 분류 , 기호 조작 , 퍼지 세트 이론 , 진화 연산 , 사이버네틱스 , 데이터 채굴 , 근사 추론 , 미분 - 없 는 최적화 ( derivative - free optimization ) , 의사 결정 트리 또는 소프트 컴퓨팅 중 임의 의 하나 또는 그 조합 을 이용 한다 . 또한 , " 본 명세서 에서 사용 되 는 바 와 같 은 "" 신경망 "" 이 라는 용어 는 ", 각각 선택 적 으로 로컬 메모리 와 연관 된 , 고도 로 상호 연결 된 처리 요소 들 의 네트워크 를 포함 할 수 있 다 . 일 예 에서 , 신경망 은 코오 넨 맵 ( Kohonen map ) , 자가 - 조직 화 맵 , 다층 퍼셉트론 ( multi - layer perceptron ) 등 일 수 있 다 . 또한 , " 신경망 의 프로세싱 요소 는 "" 인공 신경 유닛 """," "" 인공 뉴런 """," "" 신경 유닛 """," "" 뉴런 """," "" 노드 "" 등 일 수 있 다 . 또한 ", 뉴런 은 입력 부 또는 하나 이상 의 다른 뉴런 으로부터 데이터 를 수신 할 수 있 고 , 데이터 를 프로세스 할 수 있 고 , 프로세스 된 데이터 를 출력 부 또는 하나 이상 의 다른 뉴런 으로 전송 할 수 있 다 . 신경망 또는 그 하나 이상 의 뉴런 은 하드웨어 , 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어 의 조합 으로 생성 될 수 있 으며 , 신경망 은 추후 에 훈련 될 수 있 다 . 제 1 모듈 이 기계 학습 알고리즘 을 구현 함 에 따라 , 제 1 디지털 개체 를 훈련 시키 는 데 이용 될 수 있 는 훈련 데이터 세트 의 수 가 많 을수록 , 제 1 사용자 의 행동 을 시 뮬 레이트 하 는 것 과 관련 하 여 제 1 디지털 개체 의 정확도 가 더 커진다는 것 을 이해 할 수 있 을 것 이 다 .