Skin cancer diagnosis

قمت بتطوير نموذج تعلم عميق (Deep Learning) لتشخيص سرطان الجلد باستخدام مجموعة بيانات HAM10000، مع تطبيق معمارية ResNet وتقنية نقل التعلم (Transfer Learning) باستخدام مكتبة PyTorch. حقق النموذج دقة بلغت 98%، مما يثبت كفاءته العالية في تصنيف أنواع مختلفة من الآفات الجلدية، ويبرز قوة التعلم العميق في مجال تحليل الصور الطبية.