Apprentissage multitâche

L'apprentissage multitâche est un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA) dans le domaine de l'apprentissage automatique. Il vise à faire en sorte qu'une machine apprenne un modèle unique à partir de tâches multiples dans le but d'améliorer la précision de la généralisation à travers toutes les tâches. Il s'agit d'une technique d'apprentissage automatique supervisé dans laquelle le modèle apprend à effectuer plusieurs tâches simultanément en s'entraînant sur plusieurs tâches partageant une entrée commune.

La motivation initiale de l'apprentissage multitâche était de permettre aux modèles d'apprentissage automatique de mieux utiliser les connaissances issues de tâches connexes. En partageant les paramètres entre les tâches, le modèle peut améliorer ses performances sur une tâche spécifique même si les données sont limitées, de sorte qu'il n'a pas besoin d'un ensemble de données aussi important qu'il le ferait normalement s'il n'était formé que sur cette tâche.

L'apprentissage multitâche peut être divisé en deux types de tâches de base : le multitâche dur et le multitâche souple. Le multitâche dur fait référence à l'apprentissage d'un seul modèle pour effectuer plusieurs tâches sur les mêmes données d'entrée. Le multitâche souple consiste à entraîner plusieurs modèles à effectuer des tâches différentes sur les mêmes données d'entrée. Le multitâche souple est plus adapté lorsque les tâches sont très différentes.

L'efficacité de l'apprentissage multitâche pour obtenir de meilleures performances a été démontrée par de nombreuses applications réussies dans les domaines de la vision artificielle, du traitement du langage naturel, de la robotique et bien d'autres. Le défi de l'apprentissage multitâche est d'identifier la bonne architecture de modèle et les paramètres d'optimisation, ce qui peut être une tâche difficile, en particulier pour les problèmes multitâches complexes.

Ces dernières années, l'apprentissage multitâche a suscité un intérêt croissant dans la recherche. Cela est dû à son potentiel d'amélioration des performances dans de nombreuses tâches d'apprentissage automatique et à son potentiel de réduction des exigences en matière de taille des ensembles de données, ce qui facilite la formation et le déploiement.