@bulldozer
А мне кажется, вполне хватит для начала. Тут цель- обнаружить паттерны, слабости и предпочтения игрока. Это можно сделать и нейросетями. Думаю для этогго можно просто , "образ игрока" протестировать на хорошем наборе тестов, которые "проявляют конкретные слабости" и конкретные образы стиля, чтобы автоматически эти паттерны определить ( плюс дебюты, плюс возможности ловли в вариантах- все автоматически). То есть подготовку к противнику почти полностью автоматизировать.
Обучать на партиях многих-это заглушать и переобучать( в другом смысле, чем обычно понимают) нейросеть. Пока нельзя по АйДИ игрока вычленить конкретную его подсеть из большой сетки- это сложнее.

Если нейросеть построить по партиям определенного соперника. Число партий одного шахматиста невелико , 5000 можно за день обучить. Потом подстроить сеть под рейтинг ( снизить уровень игры), например, каким-то таким спосбом https://blog.lczero.org/2018/10/understanding-training-against-q-as.html. И потом комбинацией двух сетей- "соперник" плюс "уровень игры" создать -"образ игрока". Так легче подготовиться к определенному сопернику, можно автоматически настроить на поиск усилений в дебютах и поиск уязвимостей в стиле игры.
Еще вариант- "стравливаем" свою сеть с сетью соперника в нескольких матчах, смотрим на итоги, делаем выводы, улучшаем. Или тестируем "образ игрока" на разных вариациях сетей .В некотором будущем это реализуется, очевидно.Если еще не..

строго говоря, жбан на последней диаграмме, 2 слона роли не играют, одного даже можно выменять- разноцвет будет очень неприятен 13. Кж5, например

НЕ, корпоративы, свадьбы и дискотеки- не то. Целевая аудитория Зеленого чая и ПроПар другая.