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Il cancro della pelle rimane uno dei tumori più diffusi a livello globale e la sua diagnosi precoce svolge un ruolo fondamentale per garantire un trattamento efficace. Tuttavia, i metodi di diagnosi tradizionali dipendono fortemente dalle competenze dei dermatologi, il che può rendere il processo lento e costoso. Questo progetto introduce un approccio automatizzato al rilevamento del cancro della pelle utilizzando una combinazione di tecniche di deep learning e machine learning, con l?obiettivo di supportare una diagnosi precoce ed efficiente. Per migliorare l?accuratezza e l?affidabilità, sono state applicate diverse fasi di pre-elaborazione, tra cui l?aumento dell?immagine, la normalizzazione e il bilanciamento delle classi. Il modello è stato ulteriormente migliorato utilizzando l?apprendimento per trasferimento con i pesi di ImageNet pre-addestrati, consentendo di ottenere buone prestazioni anche con dati limitati.
