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मल्टी-टास्क लर्निंग
एक एकल मॉडल को कई कार्यों को एक साथ हल करने के लिए प्रशिक्षित करना, कार्यों में प्रतिनिधित्व साझा करना। रोबोट लर्निंग में, मल्टी-टास्क मॉडल एक सामान्य विजुअल एनकोडर और कार्य-विशिष्ट हेड सीखते हैं, या एक साझा नीति को कंडीशन करने के लिए कार्य एम्बेडिंग का उपयोग करते हैं। लाभों में बेहतर डेटा दक्षता (कार्य उपयोगी विशेषताएं साझा करते हैं) और तैनाती की सरलता (एक मॉडल कई कार्यों को पूरा करता है) शामिल हैं।