Tareas multitarea

En el ámbito de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, se refiere a la capacidad de un modelo para abordar múltiples tareas o problemas simultáneamente.

Estos modelos están diseñados para compartir representaciones y conocimientos entre tareas relacionadas, lo que puede mejorar el desempeño en cada una de ellas.

A menudo, la multitarea permite una mayor eficiencia computacional y un mejor aprovechamiento de los datos, especialmente cuando se dispone de conjuntos de datos limitados para cada tarea individual.

Requiere enfoques avanzados como redes neuronales profundas que pueden aprender patrones comunes y transferir conocimientos entre diversas problemáticas.

También puede plantear desafíos significativos relacionados con la interferencia negativa entre tareas, donde el aprendizaje en una tarea afecta adversamente al aprendizaje en otra.

Los enfoques modernos, como la transferencia de aprendizaje y el entrenamiento de modelos especializados, buscan mitigar estas limitaciones para mejorar el rendimiento multitarea.

Este concepto es fundamental en aplicaciones prácticas que requieren resolver numerosos problemas complejos de manera integrada, como en visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural y robótica autónoma.

Consistencia de Modelo