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Les modèles d'apprentissage en profondeur sont largement utilisés pour une variété de tâches dans le monde d'aujourd'hui. Certains d'entre eux incluent le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur, la robotique et bien d'autres. Ils sont basés sur des réseaux de neurones artificiels qui sont informés par des réseaux de neurones biologiques modernes. L'idée derrière eux est de construire un modèle mathématique prédictif pour pouvoir traiter les données comme le font les humains.
 Les modèles d'apprentissage en profondeur sont basés sur des réseaux de neurones artificiels inspirés des réseaux de neurones biologiques, qui tentent de reproduire le traitement humain des données pour une variété de tâches telles que le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. Ils sont largement utilisés dans le monde d'aujourd'hui, fournissant des modèles mathématiques prédictifs pour prendre des décisions et produire des résultats.