 Expliquez comment fonctionne l'apprentissage en profondeur.
L'apprentissage en profondeur est une branche de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones à plusieurs couches pour apprendre à partir d'ensembles de données complexes. Les réseaux de neurones sont conçus pour identifier des modèles dans les données, ce qui leur permet de faire des prédictions très précises. Chaque couche du réseau est responsable d'un aspect différent des données, permettant au modèle de faire des prédictions plus détaillées et granulaires. En combinant les informations de chaque couche, les réseaux d'apprentissage en profondeur peuvent faire des prédictions et des décisions de niveau expert sur une grande variété de tâches.