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# System prepended metadata

title: Pi 373 - Projeto M7

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title: Pi 373 - Projeto M7
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![](https://s3-sa-east-1.amazonaws.com/lcpi/10ad66c9-adca-4f2f-bd07-2b03e6aecdfd.png)

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<center> <font size="+3"><b> Pi 373 - Módulo 9 - Redes Neurais</b></font></center>

<center> <font size="+2"><b> Detecção de Câncer de Pele - Especificação do Projeto</b></font></center> 

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### Deadline

- Dia 30/11/2020, às 23h50.

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### Envio

E-mail para rychard.guedes@letscode-academy.com, com título *Pi 373 Projeto 09 - Squad XX*.

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### Contextualização

A PyCoders Ltda., cada vez mais especializada no mundo da Inteligência Artificial e Ciência de Dados, foi procurada por uma empresa de Diagnóstico Médico por Imagem para auxiliar os médicos em suas decisões. O case passado pela contratante se refere a detectar câncer de pele por meio de imagens de lesões.

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### Base de Dados

Será utilizada uma base de dados com imagens de lesões na pele, sejam elas benignas ou malignas. Existe também arquivos .csv descrevendo as variáveis respostas das imagens. O download das imagens usadas estão no [links](https://www.kaggle.com/rychardguedes/isic-20172018); já os arquivos descritivos, indicando quais imagens são treino, validação, teste e as respectivas variáveis resposta estão disponíveis [nesse link](https://drive.google.com/file/d/1QYzXlRalqNsH3JVaeVc5qeFP7XxTCYRc/view?usp=sharing).

Do ISIC 2017, devem ser utilizadas as imagens de Nevus e Melanoma. Para complementar a base, rebalanceando as classes, devem ser utilizadas as imagens de Melanoma do ISIC 2018. No notebook disponível [nesse link](https://s3-sa-east-1.amazonaws.com/lcpi/e409aeef-ad94-4d60-a121-f96408b2846c.zip) existe uma sugestão de como começar a organizar um dataframe com os nomes dos arquivos. 

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### Definições

#### Nota

A nota final da squad será composta por:

- Desempenho do modelo em uma base de label escondida (50 pontos)
    - A squad com melhor desempenho na base escondida receberá 50 pontos;
    - A squad com segundo melhor desempenho na base escondida receberá 45 pontos;
    - A squad com terceiro melhor desempenho na base escondida receberá 40 pontos;
    - A squad com quarto melhor desempenho na base escondida receberá 35 pontos;
- Complexidade da Arquitetura da Rede (25 pontos)
- Complexidade do Pré-processamentos (25 pontos)
    
#### Regras de Entrega

- Um notebook com o desenvolvimento do modelo, incluindo arquitetura da rede e pré-processamentos aplicados, de forma explicativa.
- E uma base com o ID da imagem e a variável resposta predita no formato de probabilidade de câncer.
    - :WARNING: Entregar as predições com a probabilidade do tumor ocorrer.
- Um vídeo de até 10 min fazendo o walk-through desse notebook (não se preocupem em criar a apresentação ou coisas do tipo, apenas gravem a tela do notebook explicando cada step).

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### Informações Complementares

O projeto é baseado na Task 3 do desafio global do ISIC 2017, [disponível aqui](https://challenge.isic-archive.com/landing/2017/44). Foi feita uma simplificação do case ao considerar apenas *melanoma* e *nevus*, além de terem sido usadas imagens de *melanoma* do ISIC 2018 para balancear o conjunto de dados. [Nesse link](https://drive.google.com/file/d/1nAeR2vcXtrNWseH26-braqD4d4qPynyw/view?usp=sharing), há um paper escrito pelo Maurício Chigutti descrevendo como o problema foi atacado. 