 Résumez le processus de fonctionnement d'un réseau de neurones d'apprentissage en profondeur.
 Un réseau neuronal d'apprentissage en profondeur fonctionne en prenant des données en entrée, en traitant les données en couches de fonctions mathématiques et en apprenant en ajustant les poids et les biais. Chaque couche de neurones prendra les informations de la couche précédente et créera une représentation plus complexe. Une fois que les données ont traversé toutes les couches, la couche de sortie crée une prédiction. Cette prédiction peut ensuite être utilisée pour prendre des décisions ou des prédictions sur des données invisibles.