Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/10495/24997
Título : Melanoma Classification
Autor : Gómez Giraldo, Oscar Nicolás
Arbeláez López, Néstor Iván
metadata.dc.contributor.advisor: Sepúlveda Cano, Lina María
metadata.dc.subject.*: Análisis de datos
Data analysis
Procesamiento de datos
Data processing
Melanoma
Melanoma
Multi-modal
Data augmentation
http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_4713
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2214
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept522
Fecha de publicación : 2021
Resumen : ABSTRACT : We presented our solution for the SIIM-ISIC melanoma classification challenge. This is a multi-class multi-modal classification model using images and metadata and, we tested both binary and multi-class image-only models and a binary multi-modal model. The keys to success for our solution were the selection of the target variable, using the available metadata, and the data augmentation strategy. Achieving AUC values of 0.95 and F1 of 0.71 for the validation data.
Aparece en las colecciones: Especializaciones de la Facultad de Ingeniería

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