 Expliquez ce qu'est une couche d'intégration et son objectif dans l'apprentissage automatique.
Une couche d'intégration est un type de couche dans un réseau neuronal qui mappe les données d'entrée dans une représentation vectorielle de dimension inférieure. Il est généralement utilisé pour mapper des variables catégorielles ou du texte dans des représentations vectorielles numériques, ce qui permet au réseau d'apprendre les relations sous-jacentes entre les entrées et les sorties. Cela peut être utile pour des tâches telles que l'analyse des sentiments, l'étiquetage de séquences et la classification de texte, car cela aide le réseau à identifier les relations entre les entrées et les sorties et à améliorer la précision du modèle.