Çok Görevli Öğrenme

Çok Görevli Öğrenme

Çok Görevli Öğrenme (Multi-Task Learning - MTL), yapay zekâ ve makine öğreniminde kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntemde, tek bir model birden fazla ilgili görevi aynı anda öğrenmek için eğitilir. Modelin farklı görevlerden gelen bilgileri paylaşarak her bir görevde daha iyi performans göstermesini ve yapay zekâ sistemlerinin daha esnek ve etkili olmasını sağlar.