Introdução
Neste desafio, trabalharemos com modelos pré-treinados para treinar um modelo de classificação para um conjunto de dados com amostras limitadas. Vamos fundir vetores de características extraídos por três modelos pré-treinados e usá-los para treinar um modelo de classificação. Em seguida, usaremos o modelo treinado para prever os rótulos das amostras em um conjunto de dados de teste e gerar um arquivo de resultados. O desafio exige atingir uma precisão de 95% no conjunto de dados de teste.
