端到端学习（End-to-End Learning）是机器学习领域中的一种方法论，指模型直接从原始输入数据学习到最终输出结果，而无需人工设计中间特征或分阶段处理。这种学习方式模拟了人类认知的整体性，将传统流水线式的多个处理步骤整合为单一模型，让数据驱动的特征提取和决策过程在神经网络内部自动完成。典型的端到端系统如语音识别中从声波直接输出文字，或自动驾驶中从摄像头图像直接生成控制指令。
在AI产品开发实践中，端到端架构显著降低了系统复杂度与工程维护成本，但也对数据质量和计算资源提出更高要求。当前Transformer等架构的兴起，使得端到端方法在自然语言处理、计算机视觉等领域取得突破性进展。需注意的是，端到端并非万能解药——当训练数据不足或需严格保证中间过程可解释性时，传统分阶段方法仍具优势。