Another primary use of AI in games is modeling a human player to understand how the interaction with a game is experienced by individual players. Generally speaking, AI needs to understand what a player does and how a player feels during the play. To gauge a player’s in-game experience, developers use machine learning methods, such as supervised learning like support vector machines or neural networks to build the models of player experience. The training data consists of some aspect of the game or player-game interaction, and the targets are labels that were derived from some assessment of player experience, gathered for example from physiological measurements or questionnaires

Oyunlarda AI'nın bir başka birincil kullanımı, bir oyunla etkileşimin bireysel oyuncular tarafından nasıl yaşandığını anlamak için bir insan oyuncuyu modellemektir. Genel olarak konuşursak, AI bir oyuncunun ne yaptığını ve bir oyuncunun oyun sırasında nasıl hissettiğini anlamalıdır. Bir oyuncunun oyun içi deneyimini ölçmek için geliştiriciler, oyuncu deneyimi modellerini oluşturmak için destek vektör makineleri veya sinir ağları gibi denetimli öğrenme gibi makine öğrenme yöntemlerini kullanır. Antrenman verileri, oyun veya oyuncu-oyun etkileşiminin bir yönünü içerir ve hedefler, örneğin fizyolojik ölçümler veya anketlerden toplanan, oyuncu deneyiminin bir değerlendirmesinden elde edilen etiketlerdir.