Hautkrebs ist nach wie vor eine der am weitesten verbreiteten Krebsarten weltweit, und seine fr hzeitige Erkennung spielt eine entscheidende Rolle f r eine wirksame Behandlung. Herk mmliche Diagnosemethoden h ngen jedoch stark vom Fachwissen von Dermatologen ab, was den Prozess langsam und kostspielig machen kann. In diesem Projekt wird ein automatisierter Ansatz zur Erkennung von Hautkrebs mit einer Kombination aus Deep Learning und maschinellen Lernverfahren vorgestellt, der eine fr hzeitige und effiziente Diagnose unterst tzen soll. Um die Genauigkeit und Zuverl ssigkeit zu verbessern, wurden mehrere Vorverarbeitungsschritte durchgef hrt, darunter Bildvergr erung, Normalisierung und Klassenausgleich. Das Modell wurde durch Transfer-Lernen mit vortrainierten ImageNet-Gewichten weiter verbessert, so dass es auch bei begrenzten Daten gute Leistungen erbringen kann.
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