Le cancer de la peau reste l'un des cancers les plus r pandus dans le monde, et sa d tection pr coce joue un r le essentiel dans l'efficacit du traitement. Cependant, les m thodes de diagnostic traditionnelles d pendent fortement de l'expertise des dermatologues, ce qui peut rendre le processus lent et co teux. Ce projet introduit une approche automatis e de la d tection du cancer de la peau en utilisant une combinaison de techniques d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique, visant soutenir un diagnostic pr coce et efficace. Pour am liorer la pr cision et la fiabilit , plusieurs tapes de pr traitement ont t appliqu es, y compris l'augmentation de l'image, la normalisation et l' quilibrage des classes. Le mod le a t am lior en utilisant l'apprentissage par transfert avec des poids ImageNet pr -entra n s, ce qui lui a permis d'obtenir de bons r sultats m me avec des donn es limit es.
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