Résumez les étapes impliquées dans l'apprentissage en profondeur.
 L'apprentissage en profondeur est une forme d'intelligence artificielle qui utilise des réseaux de neurones pour traiter des données et extraire des informations. Le processus d'apprentissage en profondeur implique de collecter des données, de les pré-traiter, de les alimenter dans le réseau neuronal profond pour la formation, de tester avec des données de validation et de déployer le modèle dans des applications du monde réel. Pendant la formation, les poids et les paramètres du modèle sont ajustés au fur et à mesure que le réseau neuronal est exposé aux données, pour apprendre des modèles et imiter la cognition humaine. Après la formation, le modèle est testé avec des données de validation pour mesurer sa précision et ses performances, puis il est déployé dans des applications réelles.