Pouvez-vous expliquer ce que l'on entend par apprentissage profond dans le domaine de l'apprentissage automatique?

L'apprentissage profond est une sous-catégorie de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux multicouches pour extraire automatiquement des caractéristiques des données et construire des modèles complexes. Contrairement à l'apprentissage automatique classique, où les caractéristiques sont souvent créées manuellement, l'apprentissage profond permet aux modèles d'apprendre eux-mêmes à représenter les données à différents niveaux d'abstraction.

Par exemple, dans une tâche de reconnaissance d'images, les premières couches du réseau peuvent détecter des éléments simples (bords, coins), tandis que les couches plus profondes peuvent identifier des objets complexes (visages, objets).

Exemple d'un réseau neuronal simple en Python utilisant la bibliothèque Keras:

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)),
    Dense(10, activation='softmax')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')