बहुकार्य अधिगम (Multitask Learning)

बहुकार्य अधिगम (Multitask Learning - MTL) एक मशीन लर्निंग प्रतिमान है जिसमें एक मॉडल को एक साथ कई संबंधित कार्यों पर प्रशिक्षित किया जाता है, जिससे सामान्यीकरण (generalization) में सुधार के लिए उनके बीच अभ्यावेदन (representations) साझा किए जाते हैं। इसे औपचारिक रूप से 1997 में रिच कारुआना (Rich Caruana) द्वारा प्रस्तुत किया गया था, MTL इस अंतर्ज्ञान पर आधारित है कि सहायक कार्य (auxiliary tasks) आगमनात्मक पूर्वाग्रह (inductive bias) के रूप में कार्य करते हैं, अतिरिक्त पर्यवेक्षण संकेत (supervision signals) प्रदान करते हैं जो साझा परतों को एकल-कार्य प्रशिक्षण की तुलना में अधिक समृद्ध, अधिक मजबूत विशेषता अभ्यावेदन सीखने में मदद करते हैं।