العودة إلى Glossary
التعلم متعدد المهام
يدرب التعلم متعدد المهام سياسة واحدة على عروض توضيحية من مهام متعددة مختلفة في نفس الوقت، مع توقع أن التمثيلات المشتركة المكتسبة عبر المهام تحسن الأداء في كل مهمة فردية وتمكن التعميم على مهام جديدة. في الروبوتات، هذا غالباً ما يعني التدريب على مئات المهام مع أجسام وأهداف وبيئات متنوعة. التحدي الرئيسي هو موازنة مساهمات التدرج للمهام المختلفة (تداخل التدرج) والتأكد من أن السياسة يمكنها التمييز بين المهام في وقت الاستدلال — عادة عبر تشريط اللغة أو معرفات المهام بترميز واحد. السياسات متعددة المهام هي شرط أساسي للمساعدين الروبوتيين متعددي الأغراض. انظر هذا عملياً: تقييماتنا في العالم الحقيقي →