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Rak skóry pozostaje jednym z najbardziej rozpowszechnionych nowotworów na ?wiecie, a jego wczesne wykrycie odgrywa kluczow? rol? w zapewnieniu skutecznego leczenia. Jednak tradycyjne metody diagnostyczne w du?ej mierze zale?? od wiedzy dermatologów, co mo?e sprawi?, ?e proces ten b?dzie powolny i kosztowny. Niniejszy projekt wprowadza zautomatyzowane podej?cie do wykrywania raka skóry przy u?yciu kombinacji technik g??bokiego uczenia si? i uczenia maszynowego, maj?ce na celu wspieranie wczesnej i skutecznej diagnozy. Aby poprawi? dok?adno?? i niezawodno??, zastosowano kilka etapów przetwarzania wst?pnego, w tym rozszerzenie obrazu, normalizacj? i równowa?enie klas. Model zosta? dodatkowo ulepszony przy u?yciu uczenia transferowego ze wst?pnie wytrenowanymi wagami ImageNet, co pozwoli?o mu dzia?a? dobrze nawet przy ograniczonej ilo?ci danych.
