⚡ Kotobotov ⚡

Сейчас есть инструменты для разных категорий пользователей.
Если ты ученый, для тебя есть возможности по исследованиям и эксперементам.
Если ты разработчик, есть фреймворки и исследования на базе которых ты можешь заниматься разработками.
Есть ты домохозяайка, есть полностью готовые решения, где задача только развернуть и приконектить друг к другу готовые части.
Работа есть для любой категории пользователей -> определяешься с кругом задач, и двигаешься в выбранном направлении.

А какой смысл вам переживать, получится или не получится? начните делать, хуже от этого никому не будет.
По поводу подводных камней, само собой если вы принимаете за фитчу (сигнал), в нейросети например 1 слово, то увеличивая количество слов вы усиливаете этот сигнал - тексты где больше слов будут выдавать большие значения сигналов, где меньше слов - меньшие значения, поэтому вам нужно использовать нормализацию этих сигналов, грубо говоря например делить размер сигнала на количества слов в тексте, для каждого текста (ну и так будет "честнее" сравнивать, тексты разного обьема).
По поводу падежей, родов - для этого используют стемминг, предварительную очистку текста от такой специфики (приведение текста в нейтральный вид). По поводу английский или русский - разницы никакой (только спемминг нужно под русский сделать), само обучение не имеет разницы.
Для обучения по текстам, можно даже компьютеры из 90х использовать, все будет работать.

вы должны понимать зачем вам нужно использовать именно нейронную сеть.
Вам лучше с самых азов зайти, кого обучать, как обучать и тд.
например упростить задачу до обучения "футболиста" в качестве "автономного агента", на основе конечного автомата, у которого есть состояние (окружения и его самого) и есть действия - и вы пробуете разные комбинации этих состояний и действий.
Например вы можете описать состояние футболиста как расположение мяча (справа слева впереди, впереди-справа, впереди слева и тд) - сопоставляешь этому состоянию отдельноое действие (движение вправо, влево и тд), дополнительно можешь сопоставить например расстояние до мяча.
например мяч вверху-слева дистанция 10 ячеек -> действие агента -> движения прямо
мяч справа слева дистанция 2 ячееки -> действие агента -> движение влево.
в итоге у тебя получается записанные сопоставления состояниям и действиям.

для того чтоб обучать оптимальному поведению тебе нужно вводить функцию оценки результата после действий, награждать (запоминать), действия которые приводят к увеличению результата, и отказываться от действий которые снижают результат.
результатом может быть например 1/"расстояния до меча"
в начале запускаешь агента с рандомными переборами взаимодействий между состояниями и действиями. Потом более менее обученных двигаться, запускаешь играть друг против друга например в футбол и тд.
добавляешь к результату оценку результата матча и тд.
можно использовать генетический алгоритм для более быстрого поиска оптимальных параметров конечного автомата, можешь попробовать потом нейросеть прикрутить. Можешь на основе статистики готовой какие-то выводы сделать (но у тебя статистики я так понимаю никакой нет, так что тебе все равно прийдется обучать бота, играя друг против друга, и перебирать случайные варианты).

классический подход вместе с запросом отдавать данные которые однозначно идентифицируют пользователя (логин пароль с каждым запросом не передают, тк это потенциальная возможность подслушать эти данные, ну и проблема с производительностью, придется на каждый запрос сверяться с базой данных пользователей, что очень накладно)
обычно для идентификации пользователя сервис при входе создает специальный "ключ" (который пользователь хранит у себя и передает в сервис при каждом запросе).
раньше для этих целей активно использовали сессии, которые сервер хранил у себя в памяти и сверял введенные данные с этими сессиями - но там множество проблем с маштабируемость и производительность, поэтому сейчас активно используют так называемые "токены"
в таком токене зашифровано хранятся данные о пользователе, при получении токена сервер расшифровывает находящиеся там данных, ни с чем их у себя не сверяет и НЕ ХРАНИТ, в этих расшифрованных данных конкретно указывается есть ли у пользователя права доступа или нет.

токены эти могут передаваться на сервер в запросе в качестве параметра:
хттп://сайт.ру/данные.жсон?токен=ваш_токен

но такой способ считается плохим тк токены остаются в истории браузера например (ну и гет запросы обрезают длинну возможной ссылки)
наиболее подходящим способом считается передача токенов в заголовке запроса

подробнее о токенах советую посмотреть тут: https://jwt.io/introduction/