Học đa nhiệm

Học đa nhiệm là một lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) của học máy. Nó tìm cách để một cỗ máy học một mô hình duy nhất từ nhiều nhiệm vụ với mục tiêu cải thiện độ chính xác khái quát hóa trên tất cả các nhiệm vụ. Đây là một kỹ thuật học máy có giám sát, trong đó mô hình học cách hoàn thành nhiều nhiệm vụ cùng lúc bằng cách huấn luyện nhiều nhiệm vụ có chung đầu vào.

Động lực ban đầu của việc học đa nhiệm là cho phép các mô hình học máy sử dụng tốt hơn kiến thức từ các nhiệm vụ liên quan. Bằng cách chia sẻ tham số giữa các tác vụ, mô hình có thể cải thiện hiệu suất của nó đối với một tác vụ cụ thể ngay cả khi dữ liệu bị hạn chế, do đó mô hình không yêu cầu tập dữ liệu lớn như bình thường nếu nó chỉ được đào tạo về tác vụ đó.

Học đa nhiệm có thể được chia thành hai loại nhiệm vụ cơ bản: đa nhiệm cứng và đa nhiệm mềm. Đa nhiệm cứng đề cập đến việc đào tạo một mô hình duy nhất để thực hiện nhiều tác vụ trên cùng một dữ liệu đầu vào. Đa nhiệm mềm đề cập đến việc đào tạo nhiều mô hình để thực hiện các tác vụ khác nhau trên cùng một dữ liệu đầu vào. Đa nhiệm mềm sẽ phù hợp hơn khi các nhiệm vụ rất khác nhau.

Hiệu quả của việc học đa nhiệm trong việc đạt được hiệu suất tốt hơn đã được chứng minh bằng nhiều ứng dụng thành công trong thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, robot và nhiều lĩnh vực khác. Thách thức với việc học đa nhiệm là xác định các cài đặt tối ưu hóa và kiến trúc mô hình phù hợp. Đây có thể là một nhiệm vụ khó khăn, đặc biệt đối với các vấn đề đa nhiệm phức tạp.

Trong những năm gần đây, mối quan tâm nghiên cứu về học tập đa nhiệm ngày càng tăng. Điều này là do khả năng cải thiện hiệu suất trong nhiều tác vụ học máy và khả năng giảm yêu cầu về kích thước tập dữ liệu, cho phép đào tạo và triển khai dễ dàng hơn.