Aprendizaje end-to-end

El aprendizaje end-to-end es un enfoque de entrenamiento en el que un único modelo aprende a mapear entradas brutas directamente a salidas deseadas. Reduce la dependencia de características intermedias diseñadas manualmente y permite que los sistemas de aprendizaje profundo aprendan representaciones relevantes para la tarea a partir de datos.