マルチタスク学習は、一つのモデルが複数の関連するタスクを同時に学習するAI技術です。これにより、データやモデルの共有が可能になり、学習効率や汎化性能が向上します。たとえば、画像認識と物体検出を同時に行うモデルなどが実例です。
目次
重要性
マルチタスク学習は、データやリソースが限られている環境で特に有効です。たとえば、医療分野では、同じ患者データを使って診断、リスク予測、治療計画を同時に行うことで効率が大幅に向上します。この技術により、AIがより多機能かつ効率的なシステムを構築する可能性が広がります。
用語の使われ方
マルチタスク学習を実装するには、タスク間の関係性を考慮したモデル設計が必要です。具体的には、共有レイヤーとタスク固有のレイヤーを組み合わせたネットワークを構築します。実装には、TensorFlowやPyTorchなどのライブラリを利用し、タスクごとの評価基準を設定して最適化を行います。
