A aprendizagem multitarefa é um subcampo de inteligência artificial (IA) da aprendizagem automática. Ele busca fazer com que uma máquina aprenda um único modelo a partir de várias tarefas com o objetivo de melhorar a precisão da generalização em todas as tarefas. É uma técnica de aprendizado de máquina supervisionada na qual o modelo aprende a realizar várias tarefas simultaneamente, treinando em várias tarefas que compartilham uma entrada comum.

A motivação original do aprendizado multitarefa foi permitir que os modelos de aprendizado de máquina usassem melhor o conhecimento de tarefas relacionadas. Ao compartilhar parâmetros entre as tarefas, o modelo pode melhorar seu desempenho em uma tarefa específica, mesmo que os dados sejam limitados, de modo que não seja necessário um conjunto de dados tão grande como seria normalmente necessário se fosse treinado somente na tarefa.

O aprendizado multitarefa pode ser dividido em dois tipos básicos de tarefas: multitarefa rígida e multitarefa flexível. A multitarefa rígida refere-se ao treinamento de um único modelo para executar várias tarefas com os mesmos dados de entrada. A multitarefa suave refere-se ao treinamento de vários modelos para executar tarefas diferentes com os mesmos dados de entrada. A multitarefa suave é mais adequada quando as tarefas são muito diferentes.

A eficácia do aprendizado multitarefa na obtenção de um melhor desempenho foi demonstrada com muitos aplicativos bem-sucedidos em visão computacional, processamento de linguagem natural, robótica e muitas outras áreas. O desafio do aprendizado multitarefa é identificar a arquitetura correta do modelo e as configurações de otimização, o que pode ser uma tarefa difícil, especialmente para problemas complexos de multitarefa.

Nos últimos anos, tem havido um crescente interesse de pesquisa no aprendizado multitarefa. Isso se deve ao seu potencial de melhorar o desempenho em muitas tarefas de aprendizado de máquina e de reduzir os requisitos de tamanho do conjunto de dados, o que facilita o treinamento e a implantação.

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