end-to-end 란

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지난 프로젝트 과정에서 정말 많은 논문을 읽었다.
그때 정말 많이 나왔던 말이다.
“ end-to-end “ !
정확한 의미도 모르면서 그냥 넘어갔다.

밑바닥부터 시작하는 딥러닝1 을 읽고 있는데 마침 그 명확한 정의가 나와서 책을 읽다말고 갑자기 정리를 좀 해보려고 한다.

end-to-end 란

딥러닝을 end-to-end machine learning 이라고도 한다. 여기서 end-to-end란 데이터(입력)에서 목표한 결과(출력)까지 사람의 개입 없이 얻는다는 뜻을 담고 있다.

기계학습과 신경망(딥러닝)

딥러닝은 end-to-end machine learning으로 사람의 개입이 없다.
그럼 machine learning은 어떤가.

기계학습은 입력 데이터로부터 규칙을 찾아내는 역할을 *기계가 담당한다. 하지만 (입력 데이터가 이미지라고 할 때) 이미지를 벡터로 변환할 때 사용할 적합한 특징은 *사람이 설계한다.

정리를 하면, 기계학습에서는 사람이 설계한 특징을 사용해서 이미지를 벡터로 변환하고 이 변환된 벡터를 기계가 학습한다.
딥러닝은 모든 과정이 기계가 스스로 학습해서 이루어진다.