エンドツーエンド学習とは エンドツーエンド学習は、ロボットの制御において、カメラなどのセンサーからの生の入力（画像、点群など）を、モーターの指令値などの行動出力に直接マッピングするニューラルネットワークを学習する手法です。従来のパイプライン（認識→計画→制御）を単一のモデルに統合します。

何が重要か エンドツーエンド学習は、手動で設計した中間表現やルールを必要とせず、データから直接最適な行動を学習できるため、複雑なタスクでも高い性能を発揮します。しかし、大量のデータと計算資源が必要で、解釈性が低いという課題もあります。