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请问“端到端机器学习”中的“端到端”应如何理解？

下面是查到的文字解释，不过还是感觉不是很容易理解，中间有了步骤就不是端到端了？但一般机器学习总归还是需要数据预处理、特征提取之类的步骤啊？

什么是端到端学习

端到端学习是一种解决问题的思路，与之对应的是多步骤解决问题，也就是将一个问题拆分为多个步骤分步解决，而端到端是由输入端的数据直接得到输出端的结果。但是一般情况下，更常见的是介于两者之间的解决思路，先把任务拆解为简单的两步解决。例如人脸识别门禁系统，不是由检测到的图片直接得到结果（识别出该员工的id），而是第一步将检测到的图片中的人脸部分放大居中，第二步通过识别得到该员工的id。

就是不要预处理和特征提取，直接把原始数据扔进去得到最终结果

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