Na makanisi oyo epesami, sala système oyo esalemi na mibeko mpo na koyeba ba races ya ba mbwa.
Pona kosala système oyo esalemi na mibeko pona koyeba ba races ya ba mbwa na bilili, ekosenga tolanda ba étapes oyo : 1. **Bosangisi ba données:** Kosangisa pe kobongisa ensemble ya ba données ya munene ya bilili ya ba chats oyo ezali na étiquette ya ba races ndenge na ndenge, lokola Perse, . Siamese, Maine Coon, etc. 2. **Extraction ya ba éléments:** Analyser ba images pona koyeba ba éléments clés oyo ekesenisaka ba races ya ba chats ndenge na ndenge. Yango ekoki kozala bolai ya kazaka, langi mpe lolenge ya kosala, bakisa mpe biloko ya elongi lokola lolenge ya miso, lolenge ya matoyi, mpe lolenge ya zolo. 3. **Bokeli mibeko:** Na kotalaka botangi ya makambo, kosala ensemble ya mibeko oyo ekoki kosalelama pona kokesenisa ba races ndenge na ndenge. Na ndakisa, mobeko moko ekoki koloba ete soki elilingi moko ezali komonisa mbwa oyo azali na nsuki milai mpenza, elongi ya patatalu mpe miso ya zingazinga, mbala mosusu mbwa yango azali moto ya Perse. 4. **Classification:** Sima ya kosala mibeko, salela yango na bilili ya sika ya ba mbwa pona koyeba race na bango. Yango ekosɛnga kosala ete elilingi yango esalema na nzela ya mosala ya kobimisa makambo mpo na koyeba makambo ya ntina, na nsima kokokanisa makambo yango na mibeko mpo na koyeba lolenge ya banyama oyo ekoki kozala mingi. Système oyo ya identification oyo esalemi na mibeko ekoki kosala pona bilili ebele, kasi ekoki kozala limité na ba variations na kati ya ba races, interprétation subjective ya ba éléments, etc. Pona komatisaka efficacité pe précision ya identification ya race, ba Algorithmes ya Machine Learning ekoki pe kosalelama en conjonction na the Système oyo esalemi na mibeko ekoki kobongisama pe kobongisama na tango na kokotisa ba races ya sika pe kozongisa mibeko oyo ezo diriger classification ya bilili.