Rishikesh chauhan (41 resultados)
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Condición: Hervorragend. Zustand: Hervorragend | Produktart: Bücher | Hautkrebs ist nach wie vor eine der am weitesten verbreiteten Krebsarten weltweit, und seine frühzeitige Erkennung spielt eine entscheidende Rolle für eine wirksame Behandlung. Herkömmliche Diagnosemethoden hängen jedoch stark vom Fachwissen von Dermatologen ab, was den Prozess langsam und kostspielig machen kann. In diesem Projekt wird ein automatisierter Ansatz zur Erkennung von Hautkrebs mit einer Kombination aus Deep Learning und maschinellen Lernverfahren vorgestellt, der eine frühzeitige und effiziente Diagnose unterstützen soll. Um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit zu verbessern, wurden mehrere Vorverarbeitungsschritte durchgeführt, darunter Bildvergrößerung, Normalisierung und Klassenausgleich. Das Modell wurde durch Transfer-Lernen mit vortrainierten ImageNet-Gewichten weiter verbessert, so dass es auch bei begrenzten Daten gute Leistungen erbringen kann.…
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Skin cancer remains one of the most widespread cancers globally, and detecting it early plays a vital role in ensuring effective treatment. However, traditional diagnosis methods depend heavily on the expertise of dermatologists, which can make the process slow and costly. This project introduces an automated approach to skin cancer detection using a combination of deep learning and machine learning techniques, aimed at supporting early and efficient diagnosis. To improve accuracy and reliability, several preprocessing steps were applied, including image augmentation, normalization, and class balancing. The model was further enhanced using transfer learning with pre-trained ImageNet weights, allowing it to perform well even with limited data.…
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Taschenbuch. Condición: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Le cancer de la peau reste l'un des cancers les plus répandus dans le monde, et sa détection précoce joue un rôle essentiel dans l'efficacité du traitement. Cependant, les méthodes de diagnostic traditionnelles dépendent fortement de l'expertise des dermatologues, ce qui peut rendre le processus lent et coûteux. Ce projet introduit une approche automatisée de la détection du cancer de la peau en utilisant une combinaison de techniques d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique, visant à soutenir un diagnostic précoce et efficace. Pour améliorer la précision et la fiabilité, plusieurs étapes de prétraitement ont été appliquées, y compris l'augmentation de l'image, la normalisation et l'équilibrage des classes. Le modèle a été amélioré en utilisant l'apprentissage par transfert avec des poids ImageNet pré-entraînés, ce qui lui a permis d'obtenir de bons résultats même avec des données limitées.…
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