Compreendendo a aprendizagem multitarefa
O aprendizado multitarefa é uma abordagem usada para agregar tarefas ou problemas semelhantes e treinar um sistema de computador para aprender como resolver coletivamente as tarefas ou problemas. Isso leva à resolução de tarefas ou problemas mais complexos no menor tempo possível usando o aprendizado de máquina .
Por exemplo, Michael é um estudante universitário com especialização em Engenharia Eletrônica. No início de seu curso, ele assiste a palestras todos os dias para uma única matéria durante seus primeiros dias na escola. Era mais fácil e conveniente para ele aprender em um ritmo lento.
No entanto, quando Michael começou seu segundo ano e os tópicos estavam se tornando mais complexos, ele descobriu que aprender um assunto por dia iria desacelerar seu ritmo e a esperança de se formar a tempo. Também estava afetando sua compreensão de outros tópicos que até então teriam sido contínuos, uma vez que alguns dos tópicos do assunto estavam inter-relacionados e aprender um ajuda a complementar sua compreensão do outro. Essa necessidade continuou até seu último ano na faculdade.
Importância do aprendizado multitarefa
O cenário descrito acima é típico dos primeiros dias do sistema de computador. A primeira geração de sistemas de computador só conseguia lidar com uma única tarefa de cada vez e, dependendo de quão complexa era a tarefa, muitas vezes exigia que ela fosse dividida em partes menores e mais simples que eram alimentadas no sistema de computador e analisadas separadamente. Cada bit dos resultados é mesclado em um para fornecer os resultados desejados. Portanto, o resultado pode ser facilmente danificado.
No entanto, com o advento dos sistemas de computador com vários processadores, o manuseio de muitas tarefas complexas tornou-se mais fácil, pois o sistema de computador agora podia executar várias tarefas ao mesmo tempo para obter uma única saída de resultado sem erros.
Aprendizagem e aplicação multitarefas
No aprendizado multitarefa, um sistema de computador por meio de seu processador é treinado para usar resultados anteriores ou valores históricos ou padrões de ocorrência para prever resultados semelhantes usando dados de fontes diferentes ou não relacionados.
Agora, como isso é possível? Referindo-se ao nosso aluno Michael, ele pesquisou as disciplinas que precisava completar para obter um diploma. Ele basicamente estava procurando saber como os tópicos estavam relacionados.
Por exemplo, em um curso de física, ele descobriu que precisava aprender um pouco de trigonometria. Agora, seu conhecimento sobre isso remonta a quando ele estava no colégio e ele precisava refrescar sua memória para sobreviver. Felizmente para ele, ele também está programado para um curso de matemática que inclui trigonometria como um de seus tópicos.
Se ele estudasse essa disciplina antes de fazer o curso de Física, ele estaria em uma vantagem, então ele aproveitou a oportunidade e começou a estudar antes da aula que o ajudou muito.
O programador de computador usa essa abordagem usando conjuntos de algoritmos para criar uma sequência lógica na resolução de problemas ou tarefas complexas e, no processo, modelos são criados para reutilização em tarefas semelhantes ou como base para a criação de modelos adicionais para resolver problemas futuros.
O uso do aprendizado multitarefa pode ser aplicado em pesquisas médicas, relatórios meteorológicos e apostas esportivas (para mencionar apenas alguns).
Nestes campos mencionados, várias entradas são 'treinadas' ao mesmo tempo usando vários modelos relacionados criados a partir de tarefas semelhantes e usados para prever resultados ou resultados que por sua vez podem ser usados para fornecer uma solução contra ocorrências futuras (assumindo que um surto de doença está sendo examinado).
Resumo da lição
O aprendizado multitarefa ajuda a melhorar o processo de resolução de tarefas e problemas complexos com facilidade e rapidez do que com o uso de entradas múltiplas, porém relacionadas, para formar um modelo treinado .
Usando nosso cenário, vimos como Michael foi capaz de melhorar suas notas estudando de forma proativa tópicos relacionados, mas em disciplinas diferentes. No aprendizado multitarefa, isso não é diferente. O modelo criado anteriormente é implantado para uso em necessidades subsequentes e quanto mais você avança, melhor o resultado, pois ele teria reunido vários modelos possíveis para uso.