多任务系统有几种类型-多任务系统

多任务学习（Multi-Task Learning，MTL）是一种机器学习技术，它通过利用多个相干任务之间的知识来提高模型的性能。在多任务学习中，模型被训练来同时解决多个相干的任务，并且可以同享一些通用特点。

多任务学习的优点是可以减少需要的训练数据量和计算资源，并且可以帮助模型更好地理解每一个任务所需的特点。多任务学习还可以帮助模型更好地泛化到未见过的数据。

多任务学习在许多领域都有利用，例如计算机视觉、自然语言处理、语音辨认等。常见的多任务学习方法包括同享权重法、平行计算法、交替训练法等。