我才刚刚开始研究机器学习，到目前为止，我看到的大多数示例都涉及从一组训练观察开始，每个观察代表多个“特征”的值，并使用它来训练模型- 然后根据第二组测试数据评估训练好的模型，以允许对模型进行改进。要求模型执行的基本操作是在给定其他特征的情况下预测一个特征的值。

在谈论艺术（我会包括音乐、诗歌等）时，我们不能再断言事情是正确的——但也许我们可以分离出一些主观判断的特征，比如作品是否“神秘”或让特定的人类评委感到“快乐”，然后根据评委的口味训练模型。然而，这里的问题似乎是，让人类为我们的每个数据点添加判断特征听起来是一项非常缓慢的任务，而且要获得允许要训​​练的模型。

训练模型以产生具有某种“品味”的艺术的过程如何在几乎短的时间内完成？