 Expliquez comment un type courant de réseau de neurones est utilisé.
 Perceptron multicouche (MLP)
Un Perceptron multicouche (MLP) est un type de réseau de neurones couramment utilisé dans les tâches d'apprentissage supervisé. Il se compose d'une couche d'entrée, de plusieurs couches cachées et d'une couche de sortie. La couche d'entrée reçoit les données d'entrée et les transmet aux couches cachées, constituées de neurones qui apprennent les caractéristiques importantes des données d'entrée. Enfin, la couche de sortie produit un résultat basé sur les caractéristiques apprises. Les MLP sont extrêmement polyvalents et sont capables de résoudre une variété de tâches allant de la reconnaissance de formes à la régression.