일부 실시 예 에서 , 커스텀 모델 을 훈련 하 는 것 은 주어진 게임 상태 또는 유사 한 게임 상태 에 대한 업데이트 된 플레이어 행동 통계 를 반영 하 는 마르코프 모델 을 업데이트 하 는 것 을 포함 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 상기 모델 은 플레이어 가 유사 한 미래 의 게임 상태 에서 주어진 액션 이나 명령 을 수행 할 가능 성 이 이전 보다 더 높 은 가능 성 을 반영 하 기 위해 특정 입력 훈련 데이터 를 고려 하 여 업데이트 될 수 있 다 ( 예 를 들 어 , 코트 의 특정 부분 에서 슈터 ( shooter ) 의 특정 거리 내 에 방어 로 서 있 을 때 샷 ( shot ) 을 차단 ( block ) 하 기 위해 점프 ( jumping ) 할 가능 성 ) . 상이 한 모델 또는 모델 유형 은 규칙 이 훈련 데이터 로 저장 및 / 또는 제공 되 는 게임 상태 에 적용 되 는 다양 한 레벨 의 양자 화 ( quantization ) , 라운 딩 ( rounding ) 또는 추상화 ( abstraction ) 를 가질 수 있 다 . 예 를 들 어 , " "" 게임 클락 에서 1 초 남 았 을 때 공 을 가지 고 있 다 "" 와 같이 매우 넓 게 게임 상태 가 상기 모델 에서 식별 되 거나 "," 또는 "" 수비 에서 공 을 가진 상대 를 지키 고 있 고 ", 5 개 의 파울 을 가지 고 있 고 , 팀 이 5 점 초과 하 여 앞서 있 고 , " 하프 코트 근처 에 서 있 다 "" 등 과 같이 보다 더 구체 적 으로 게임 상태 가 상기 모델 에서 식별 될 수 있 다 . "