Классификатор массивов Python

В общем вопрос.
Есть датасет в котором есть массивы и обозначения к чему они относятся вида:

dict = {"Запчасть 1": {
                "Модель 1": [[10, 10], [12, 12], [11, 15]], 
                "Модель 2": [[12, 11], [11, 11], [12, 13]]}, 
        "Запчасть 2": {
                "Модель 1": [[24, 22], [33, 64], [13, 95]], 
                "Модель 2": [[26, 23], [34, 66], [15, 92]]},
        "Запчасть 3": {
                "Модель 1": [[23, 40], [51, 74], [33, 75]], 
                "Модель 2": [[21, 42], [53, 74], [34, 72]]}
        }

Я хочу через какую нибудь библиотеку обучить нейросеть понимать к какой запчасти относится какая модель.
Далее дать на вход массив вида [[13, 10], [15, 10], [12, 16]] и чтобы программа сказала мне с какой вероятностью этот массив совпадает с другими массивами.

В данном случает должен быть вывод "Входной массив совпадает с "Запчасть 3" с вероятность 95%"

Числа в массива соответствуют размерам объекта в см. Сам словарь больше 100 элементов, моделей для каждой запчасти так же больше 100 и будет расти. Сами элементы моделей совпадают по столбцам, условно первый столбец высота, второй ширина.

p.s. Естественно никой код не нужен, нужна помощь понимании какую технологию использовать, названия библиотек хотя бы для python. Может у TensorFlow чего есть, использую его сейчас для обнаружения объектов.

Коэффициент корреляции между векторами и XOR не рассматриваю.