Ce projet propose une explication et une implémentation d'autoencodeurs, des réseaux de neurones utilisés en apprentissage automatique pour réduire la dimensionnalité des données tout en préservant leurs caractéristiques essentielles. Il vise à rendre ces modèles plus compréhensibles grâce à des exemples concrets et des analyses détaillées.