Comparez et contrastez les avantages des réseaux de neurones convolutifs (CNN) et des réseaux de neurones récurrents (RNN).
 Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont bien adaptés aux tâches impliquant la reconnaissance et la classification d'images, en raison de leur capacité à détecter des modèles dans les images. Ils sont composés de plusieurs couches qui leur permettent d'extraire des caractéristiques à différents niveaux de l'image et de créer une représentation hiérarchique. En revanche, les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont spécialisés pour les tâches impliquant des données séquentielles, telles que le traitement du langage naturel. Ils sont capables de prendre en compte le contexte des données, ce qui les rend bien adaptés pour comprendre le langage et faire des prédictions. Les CNN et les RNN offrent des performances similaires mais ont des forces différentes.