関連する複数のタスク（課題）を1つのモデルで同時に学習させる機械学習の手法．各タスクで得られた特徴表現を共有することで，学習効率を高めるとともに，データが少ないタスクの予測精度や汎化性能の向上を図る．（実験医学増刊445より）
AI・データ駆動型創薬研究
マルチオミクス✕ケモインフォマティクスでより確実な治療標的を見つけ、薬をデザインする
解説は発行当時の掲載内容に基づくものです
本コンテンツは，2018年まで更新されていた同名コンテンツを元に，新規追加・再編集したものです
関連する複数のタスク（課題）を1つのモデルで同時に学習させる機械学習の手法．各タスクで得られた特徴表現を共有することで，学習効率を高めるとともに，データが少ないタスクの予測精度や汎化性能の向上を図る．（実験医学増刊445より）
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