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Datenidentifizierungsalgorithmen sind nützliche Modelle in Bereichen der Forschung und technologischen Entwicklung, in denen Mustererkennungsfunktionen erforderlich sind, um Daten innerhalb einer Definition zu klassifizieren; das Domänensymmetriemodell ist ein hocheffizienter Algorithmus des maschinellen Lernens für die Datenidentifizierung, der in der Lage ist, Bilder und Töne mit einer geringen Menge an Trainingsdaten zu klassifizieren, sowie ein Modell, das dank seiner Modellierungsphase, in der eine Kontextualisierung der Art der Daten angewendet wird, um das System zu trainieren, auf die Identifizierung anderer Datentypen extrapoliert werden kann.In diesem Buch wird die Automatisierung dieses Modells entwickelt und implementiert; ein Modell, das leicht zu implementieren ist, mit geringen Rechenkosten, da es nur eine sehr geringe Menge an Trainingsdaten benötigt, schnell, vielseitig in verschiedenen Anwendungen und hocheffizient ist.