Çoklu görev öğrenimi

Çoklu görev öğrenimi, makine öğreniminin bir yapay zeka (AI) alt alanıdır. Tüm görevler genelinde genelleme doğruluğunu artırmak amacıyla bir makinenin birden fazla görevden tek bir modeli öğrenmesini sağlamaya çalışır. Modelin, ortak bir girdiyi paylaşan birden fazla görev üzerinde eğitim alarak birden fazla görevi aynı anda tamamlamayı öğrendiği, denetimli bir makine öğrenimi tekniğidir.

Çoklu görev öğrenimi için asıl motivasyon, makine öğrenimi modellerinin ilgili görevlerden gelen bilgiyi daha iyi kullanmasına izin vermekti. Parametreleri görevler arasında paylaşarak model, veriler sınırlı olsa bile belirli bir görevdeki performansını artırabilir, böylece normalde yalnızca görev üzerinde eğitilmiş olsaydı yapacağı kadar büyük bir veri kümesine ihtiyaç duymaz.

Çoklu görev öğrenimi iki temel görev türüne ayrılabilir: sert çoklu görev ve yumuşak çoklu görev. Zor çoklu görev, tek bir modelin aynı giriş verileri üzerinde birden fazla görevi yerine getirmek üzere eğitilmesini ifade eder. Yumuşak çoklu görev, aynı giriş verileri üzerinde farklı görevleri gerçekleştirmek için birden fazla modelin eğitilmesini ifade eder. Yumuşak çoklu görev, görevler çok farklı olduğunda daha uygundur.

Çoklu görev öğreniminin daha iyi performans elde etmedeki etkinliği, bilgisayarlı görme, doğal dil işleme, robotik ve diğer birçok alandaki birçok başarılı uygulamayla kanıtlanmıştır. Çok görevli öğrenmenin zorluğu, özellikle karmaşık çok görevli problemler için zor bir iş olabilecek doğru model mimarisini ve optimizasyon ayarlarını belirlemektir.

Son yıllarda, çok görevli öğrenmeye yönelik araştırma ilgisi giderek artmaktadır. Bunun nedeni, birçok makine öğrenimi görevinde performansı artırma potansiyeli ve veri kümesi boyutu gereksinimlerini azaltarak daha kolay eğitim ve dağıtım sağlama potansiyelidir.