Abstrakt. Multitask Learning är ett förhållningssätt till induktiv överföring som förbättrar generaliseringen genom att använda domäninformationen i utbildningssignalerna för relaterade uppgifter som en induktiv bias. Det gör det genom att lära sig uppgifter parallellt samtidigt som man använder en delad representation; det man lär sig för varje uppgift kan hjälpa andra uppgifter att lära sig bättre. I detta dokument granskas tidigare arbete med MTL, presenteras nya bevis för att MTL i backprop-nät upptäcker uppgiftssamband utan behov av övervakning signaler, och presenterar nya resultat för MTL med k-nearest granne och kärna regression. I detta dokument demonstrerar vi multitask-inlärning inom tre områden. Vi förklarar hur multitask-inlärning fungerar och visar att det finns många möjligheter till multitask-inlärning inom verkliga områden. Vi presenterar en algoritm och resultat för multitask lärande med fallbaserade metoder som k-nearest granne och kärna regression, och skissa en algoritm för multitask lärande i beslut träd. Eftersom multitask lärande fungerar, kan tillämpas på många olika typer av domäner, och kan användas med olika inlärningsalgoritmer, antar vi att det kommer att finnas många möjligheter för dess användning på verkliga problem.
I REF införde författaren begreppet lärande med flera uppgifter där kunskapen från en uppgift förbättras genom att använda informationen i utbildningsinstanserna av andra relaterade uppgifter.
Multitask Learning
{'venue': 'Machine Learning', 'journal': 'Machine Learning', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}