Créez un article Wikipédia sur l'apprentissage en profondeur.
 L'apprentissage en profondeur est une forme d'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur l'utilisation d'algorithmes pour identifier des modèles et des relations dans les données. Il utilise diverses structures de réseaux de neurones artificiels (ANN) telles que les réseaux de neurones convolutifs et les réseaux de neurones récurrents pour "apprendre" les données. L'entrée est généralement constituée de données non structurées telles que des images ou du texte, tandis que la sortie peut aller de simples résultats tels qu'une classification de texte ou un modèle prédictif à une sortie plus complexe telle que la génération de descriptions en langage naturel. Le Deep Learning a eu un impact énorme dans un large éventail de domaines, de la vision par ordinateur à la reconnaissance vocale en passant par le traitement du langage naturel. Il a également été appliqué à d'autres domaines, notamment la robotique et la santé. Le succès de l'apprentissage en profondeur a permis des percées et de nouvelles capacités dans les voitures autonomes, la reconnaissance faciale, le traitement d'images médicales, les jeux et plus encore.