предыдущие главы Представим, что вы хотите создать систему, анализирующую отзывы о продуктах в Интернете и автоматически оценивающую, понравился продукт автору отзыва или нет. Например, отзыв «Это отличная швабра!» должен распознаваться такой системой, как очень позитивный. А отзыв «Эта швабра низкого качества — зря я купил ее», как крайне негативный. Задача по распознаванию положительных и отрицательных мнений называется «классификацией отношения» (sentiment classification).
Такая система может выглядеть, как «конвейер», состоящий из двух компонентов: Замечание автора: Синтаксический анализатор позволяет получить намного более богатую аннотацию текста, но этого упрощенного описания будет достаточно для объяснения сквозного глубокого обучения. Можно изобразить получившийся двухкомпонентный «конвейер» следующим образом:  В последнее время нарастает тенденция к замене «конвейерных» систем одним обучающимся алгоритмом. Сквозной обучающийся алгоритм (​end-to-end learning algorithm​) для описанной задачи в качестве входных данных принимает необработанный, оригинальный текст «Это отличная швабра!» И пытается сразу распознать отношение, им выражаемое:
 В сквозных обучающихся системах (end-to-end learning systems) обычно используются нейронные сети. Термин «сквозной» подразумевает, что алгоритм, получив входной сигнал, должен выдать конечный результат работы системы. То есть обучившийся алгоритм напрямую соединяет «вход» системы с ее «выходом». В задачах с большим количеством данных, сквозные системы показывают высокую эффективность. Но не всегда их применение оправдано. В следующих нескольких главах мы рассмотрим больше примеров использования сквозных систем, а также дадим рекомендации, когда следует их использовать, а когда лучше поискать другое решение. Вернемся к разработке системы распознавания речи. Такая система может состоять из трех компонент:

Компоненты работают следующим образом: Сквозная система в отличие от компонентной получает на вход аудиоклип и возвращает транскрипцию речи:  Мы рассмотрели линейные «конвейеры» машинного обучения, в которых выходные данные последовательно передаются от одного компонента к другому. Но «конвейерные» схемы могут быть более сложными.
Например, так выглядит простая архитектура для автономного автомобиля:  «Конвейер» состоит из трех компонентов: один обнаруживает автомобили, анализируя изображения с камер; другой пешеходов; последний компонент планирует траекторию нашего автомобиля, которая должна избегать автомобили и пешеходов. Не каждый компонент в «конвейере» содержит обучающиеся алгоритмы. Например, литература по «проектированию движения роботов» содержит многочисленные алгоритмы для компонента выбора траектории. Многие из этих алгоритмов не являются обучаемыми.
Сквозная система, в отличие от «конвейерной», принимает на вход значения датчиков и выдает сигнал для рулевого управления:
 Несмотря на то, что сквозное обучение (end-to-end learning) демонстрирует многочисленные успехи, оно не всегда является лучшим решением. Например, сквозное распознавание речи работает хорошо, но я скептически отношусь к его применению в разработке систем автономного вождения. В следующих главах объясню с чем это связано. продолжение