O cancro da pele continua a ser um dos cancros mais comuns em todo o mundo, e a sua dete o precoce desempenha um papel fundamental para garantir um tratamento eficaz. No entanto, os m todos de diagn stico tradicionais dependem fortemente da experi ncia dos dermatologistas, o que pode tornar o processo lento e dispendioso. Este projeto introduz uma abordagem automatizada para a dete o do cancro da pele utilizando uma combina o de t cnicas de aprendizagem profunda e de aprendizagem autom tica, com o objetivo de apoiar um diagn stico precoce e eficiente. Para melhorar a precis o e a fiabilidade, foram aplicadas v rias etapas de pr -processamento, incluindo o aumento da imagem, a normaliza o e o equil brio de classes. O modelo foi ainda melhorado utilizando a aprendizagem por transfer ncia com pesos ImageNet pr -treinados, permitindo-lhe um bom desempenho mesmo com dados limitados.
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