Aprendizaje Multitarea

Es un enfoque en el ámbito del aprendizaje automático que busca entrenar un modelo para realizar múltiples tareas relacionadas de manera simultánea.

Permite compartir información entre tareas, lo que puede conducir a mejoras en el rendimiento general y en la capacidad de generalización del modelo.

Facilita el aprovechamiento de características comunes entre las tareas para reducir el riesgo de sobreajuste y mejorar el aprendizaje en contextos con datos limitados.

Se utiliza en aplicaciones que abarcan desde procesamiento de lenguaje natural y visión por computadora hasta diagnósticos médicos, donde varias tareas requieren análisis de datos similares.

Requiere diseño cuidadoso del modelo, como la estructura de salida y las técnicas de regularización, para asegurar un equilibrio adecuado entre las distintas tareas.