Os algoritmos de identificação de dados são modelos úteis em áreas de investigação e desenvolvimento tecnológico onde são necessárias funções de reconhecimento de padrões para classificar dados dentro de uma definição; o modelo de simetria de domínio é um algoritmo de Machine Learning altamente eficiente para a identificação de dados, capaz de classificar imagens e sons com uma baixa quantidade de dados de treino, além de ser um modelo capaz de extrapolar para a identificação de outros tipos de dados graças à sua fase de modelação onde é aplicada uma contextualização da natureza dos dados para treinar o sistema.Ao longo deste livro, é desenvolvida e implementada a automatização deste modelo; um modelo de implementação acessível, com um baixo custo computacional, uma vez que requer uma quantidade muito reduzida de dados de treino, rápido, versátil em múltiplas aplicações e altamente eficiente.