Aprendizaje multitarea

El aprendizaje multitarea es un subcampo de la inteligencia artificial (IA) dentro del aprendizaje automático. Pretende que una máquina aprenda un único modelo a partir de múltiples tareas con el objetivo de mejorar la precisión de la generalización en todas las tareas. Se trata de una técnica de aprendizaje automático supervisado en la que el modelo aprende a realizar varias tareas simultáneamente mediante el entrenamiento en varias tareas que comparten una entrada común.

La motivación original del aprendizaje multitarea era permitir que los modelos de aprendizaje automático utilizaran mejor los conocimientos de tareas relacionadas. Al compartir parámetros entre tareas, el modelo puede mejorar su rendimiento en una tarea específica aunque los datos sean limitados, de modo que no necesita un conjunto de datos tan grande como el que necesitaría normalmente si solo se entrenara en esa tarea.

El aprendizaje multitarea puede dividirse en dos tipos básicos de tareas: multitarea dura y multitarea suave. La multitarea dura consiste en entrenar un único modelo para que realice varias tareas con los mismos datos de entrada. La multitarea suave consiste en entrenar varios modelos para que realicen distintas tareas con los mismos datos de entrada. La multitarea suave es más adecuada cuando las tareas son muy diferentes.

La eficacia del aprendizaje multitarea para lograr un mejor rendimiento ha quedado demostrada con muchas aplicaciones de éxito en visión por ordenador, procesamiento del lenguaje natural, robótica y muchas otras áreas. El reto del aprendizaje multitarea consiste en identificar la arquitectura del modelo y los ajustes de optimización adecuados, lo que puede resultar una tarea difícil, especialmente en el caso de problemas multitarea complejos.

En los últimos años ha aumentado el interés de los investigadores por el aprendizaje multitarea. Esto se debe a su potencial para mejorar el rendimiento en muchas tareas de aprendizaje automático, y su potencial para reducir los requisitos de tamaño del conjunto de datos, lo que permite una formación y despliegue más fáciles.