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O cancro da pele continua a ser um dos cancros mais comuns em todo o mundo, e a sua deteçao precoce desempenha um papel fundamental para garantir um tratamento eficaz. No entanto, os métodos de diagnóstico tradicionais dependem fortemente da experiência dos dermatologistas, o que pode tornar o processo lento e dispendioso. Este projeto introduz uma abordagem automatizada para a deteçao do cancro da pele utilizando uma combinaçao de técnicas de aprendizagem profunda e de aprendizagem automática, com o objetivo de apoiar um diagnóstico precoce e eficiente. Para melhorar a precisao e a fiabilidade, foram aplicadas várias etapas de pré-processamento, incluindo o aumento da imagem, a normalizaçao e o equilíbrio de classes. O modelo foi ainda melhorado utilizando a aprendizagem por transferência com pesos ImageNet pré-treinados, permitindo-lhe um bom desempenho mesmo com dados limitados.
