【其他】只有更深入的了解数据，数据才能更好地服务我们。
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多任务学习(MTL)是机器学习的一个子领域，同时解决多个学习任务，同时利用各个任务之间的共同点和差异。与单独培训模型相比，这可以提高任务特定模型的学习效率和预测精度。现实中的信息通常以不同的方式进行。我们需要理解的是，由于不同的原因，现实世界中的事件正在发生，与金融市场一样。您可以成为查看图表的专家，但也有新闻，闲话，内幕信息等其他信息来源，实际上我们必须考虑到所有这些信息。因此多模态学习有其应用价值。
从实验的角度可以看出，采用多任务学习是合理的，并且这也是正确的工作思路。作者提醒到，在处理不同的数据时，就必须关注我们获取的数据，因为有时用户对数据到底是时间序列数据或文本数据并不在意，这就是为什么不能取得好的结果的原因。只有更深入的了解数据，数据才能更好地服务我们。