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3次元RPGのスクリーンショットで対戦相手に適したニューラルのないソリューションをアドバイスします。提案されたオプションには、非常に民主的なシステムの要件があり、少量のデータボリューム（オブジェクトあたり約10〜15のスクリーンショットに関するトレーニングに適している必要があります。
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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。
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こんにちは、どなたでしょうか？