Multi-task Learning
El aprendizaje multitarea es una técnica de la inteligencia artificial en la que un solo modelo se entrena para resolver varias tareas relacionadas al mismo tiempo. En lugar de diseñar modelos independientes para cada problema, se comparte una arquitectura común donde ciertas representaciones internas se reutilizan. Esto permite mejorar la generalización, reducir el sobreajuste y aumentar la eficiencia en el entrenamiento.
Contexto y origen
El concepto fue introducido y estudiado en profundidad por Rich Caruana en la década de 1990, mostrando que el aprendizaje multitarea funcionaba como una forma de regularización natural. Con la llegada del aprendizaje profundo, esta técnica ha cobrado gran relevancia en el procesamiento de lenguaje natural (PLN) y la visión por computadora, donde los modelos modernos pueden aprender representaciones ricas y compartidas para distintos fines.
Aplicaciones prácticas
- PLN: un mismo modelo puede realizar traducción, análisis de sentimientos y clasificación de texto.
- Visión por computadora: redes que detectan objetos, segmentan imágenes y predicen la geometría de la escena en paralelo.
- Salud: análisis de imágenes médicas para diagnosticar múltiples enfermedades de forma conjunta.
- Asistentes virtuales: comprensión de intención, gestión del diálogo y generación de respuestas integradas en un único sistema.
Retos y limitaciones
El aprendizaje multitarea no está exento de dificultades:
- Transferencia negativa: cuando las tareas no son compatibles, el rendimiento puede empeorar.
- Equilibrio entre tareas: es necesario ajustar la ponderación de las pérdidas para que ninguna tarea domine.
- Costes computacionales: los modelos multitarea requieren más recursos y grandes volúmenes de datos diversos.
