Rara vez desea utilizar el aprendizaje automático para los datos del alumno.
Con los alumnos básicamente mides qué tan anchos son. Es un valor escalar, uno para el izquierdo para el derecho … sin necesidad de aprendizaje automático. Pero si usa todo el historial, podría usar la secuencia de datos para detectar mentiras … con un modelo oculto de Markov, por ejemplo.
Si está hablando de escaneo del iris o escaneo retiniano para un reconocimiento seguro, entonces buscaría una CNN en la imagen de píxeles … aunque por motivos de seguridad el objetivo debería ser producir una firma latente única para cada imagen usando una CNN común para todos individuos, luego interconectan esta representación latente como la entrada de un Perceptrón de múltiples capas para clasificar qué individuo en función de esa firma latente.
Todavía tiene el problema de saber qué tan “segura” está la red por encima de la clasificación individual simple. Por lo que sé, esta es un área de investigación activa, ¿podrían las redes de procesos gaussianos profundos comenzar a dar una respuesta?
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Podría hacer un preprocesamiento también en la imagen para agregar características, pero en teoría la CNN podría encontrar esas características por sí solo, con suficientes ejemplos de capacitación.
