Máquinas de aprendizaje de multi-tarea

Abstract

La mayoría de máquinas de aprendizaje automático resuelven problemas con una sola tarea aislada, obviando las ventajas y el funcionamiento real del aprendizaje humano. Éste frecuentemente implica la resolución simultánea de distintas tareas; en particular, el aprendizaje de una tarea se ve mejorado y completado por el aprendizaje com´un con otras tareas relacionadas con la primera. Este artículo introduce los conceptos fundamentales del Aprendizaje Multi-Tarea (MTL, Multi-Task Learning) y presenta distintas arquitecturas neuronales para MTL. Los resultados obtenidos en un problema de clasificación de patrones muestran las ventajas de emplear máquinas MTL.