このような問題を解決するために、特に調節ニューラルネットワーク（畳み込みニューラルネットワーク、CNN）、深いトレーニングを使用できます。

ニューラルネットワークを操作するための最も人気のあるフレームワークの1つは、Tensorflowです。深いトレーニングモデルの作成、トレーニング、および使用のための十分な機会があります。

まず、スクリーンショットから一連のデータを組み立てる必要があります。通常、大量のデータには、予備のニューラルネットワークを教えるために大量のデータが必要ですが、スターターの場合、少数のスクリーンショットでモデルをトレーニングしようとすることができます。

次に、たとえば、いくつかの串、統一層、および完全な層で構成される、予備のニューラルネットワークのアーキテクチャを作成できます。その後、データセットでモデルをトレーニングし、新しいスクリーンショットでテストする必要があります。

Tensorflowを使用するには、PythonとNumpy、OpenCV、Matplotlibなどのライブラリを使用できます。

ニューラルネットワークのトレーニングの精度は、モデルのデータの品質とアーキテクチャに依存します。したがって、データの量が不十分な場合やタスクの複雑さがある場合、モデルのアーキテクチャを使用した追加の研究と実験が必要になる場合があります。
Для решения такой задачи можно использовать глубокое обучение, в частности, свёрточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN).

Одним из наиболее популярных фреймворков для работы с нейросетями является TensorFlow. Он имеет широкие возможности для создания, обучения и использования моделей глубокого обучения.

Для начала необходимо собрать набор данных из скриншотов. Обычно, для обучения свёрточной нейронной сети необходимо большое количество данных, но для начала можно попробовать обучить модель на небольшом количестве скриншотов.

Далее можно создать архитектуру свёрточной нейронной сети, например, состоящую из нескольких свёрточных слоев, слоёв объединения и полносвязных слоёв. После этого необходимо обучить модель на наборе данных и провести тестирование на новых скриншотах.

Для работы с TensorFlow можно использовать язык Python и его библиотеки, такие как NumPy, OpenCV и Matplotlib.

Точность обучения нейронной сети зависит от качества данных и архитектуры модели. Поэтому в случае недостаточного количества данных или сложности задачи может потребоваться дополнительное исследование и эксперименты с архитектурой модели.