 Comment un algorithme backprop est-il utilisé dans l'apprentissage en profondeur ?
 Un algorithme backprop est utilisé dans l'apprentissage en profondeur pour calculer les gradients d'un réseau de neurones en propageant l'erreur de la couche de sortie vers la couche d'entrée. Il ajuste les poids des couches du réseau de neurones en utilisant les gradients calculés à partir de l'erreur pour mettre à jour les poids. Cela permet au réseau de neurones d'apprendre et d'améliorer sa précision au fil du temps.