输入是原始数据，输出是最后的结果
原来输入端不是直接的原始数据，而是在原始数据中提取的特征
经典机器学习方式是以人类的先验知识将raw数据预处理成feature，然后对feature进行分类。分类结果十分取决于feature的好坏。所以过去的机器学习专家将大部分时间花费在设计feature上。那时的机器学习有个更合适的名字叫feature engineering 。
end-to-end｜端到端
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