 Quelle est la différence entre un réseau de neurones et un modèle de Deep Learning ?
Un réseau de neurones est un type de modèle d'apprentissage automatique composé de plusieurs couches de neurones connectés les uns aux autres. Un modèle d'apprentissage en profondeur est un type de réseau de neurones composé de plusieurs couches cachées qui permettent au réseau d'apprendre des modèles complexes à partir des données. Les modèles d'apprentissage en profondeur sont plus précis et puissants que les réseaux de neurones traditionnels, car ils peuvent traiter de grandes quantités de données et reconnaître des modèles subtils dans les données qu'un réseau de neurones standard peut ne pas reconnaître.