Qu'entend-on par apprentissage en profondeur ?
 L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui consiste à créer des réseaux de neurones artificiels pour permettre aux machines d'apprendre et d'effectuer des tâches avec des données. Cela implique de créer plusieurs couches de réseaux de neurones, chaque couche étant chargée d'exécuter un élément spécifique de l'algorithme d'apprentissage automatique. L'objectif est d'augmenter la précision et les performances des machines en termes de reconnaissance de modèles, de prise de décisions et d'exécution de tâches spécifiques.