Evaluando propuestas

Clasificación de diferentes lesiones pigmentadas sospechosas de la piel con Cnn

Publicado el 09 Marzo, 2024 en Programación y Tecnología

Sobre este proyecto

Abierto

Identificar diferentes tipos de lesiones y melanomas malignos en la piel a través del entrenamiento de una Red Neuronal Convolucional en Google Colab con la capacidad de correr en Jupyter Notebook y su despliegue en Dash, empleando el Dataset proporcionado por ISIC (International Skin Imagen Colaboration):
Necesito que la CNN identifique las siguientes lesiones con una efectividad al menos del 80%:
1. Actinic keratosis
2. Basal cell carcinoma
3. Dermatofibroma
4. Melanoma
5. Nevus
6. Pigmented benign keratosis
7. Seborrheic keratosis
8. Squamous cell carcinoma
9. Vascular lesion

Las imagenes pueden descargarse del siguiente link:
https://gallery.isic-archive.com/#!/topWithHeader/onlyHeaderTop/gallery?filter=%5B%5D

Y requiero que el modelo sea guardado en extension .h5 al igual que sus pesos y sea posible desplegarla con Dash como en el siguiente video:
https://www.youtube.com/watch?v=41POuH09Kiw&t=23s

Contexto general del proyecto

Entrenamiento de una CNN y guardar el modelo entrenado y sus pesos para posteriormente desplegarlos haciendo uso de Dash

Categoría Programación y Tecnología
Subcategoría Inteligencia Artificial
Tamaño del proyecto Medio
¿Es un proyecto o una posición? Un proyecto
Disponibilidad requerida Según se necesite

Plazo de Entrega: 22 Marzo, 2024

Habilidades necesarias

Inteligencia Artificial Jupyter Notebook

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