Вспомогательные задачи в машинном обучении представляют собой дополнительные подзадачи, которые модель решает вместе с основной задачей. Обучение на этих задачах помогает модели формировать промежуточные представления данных, что улучшает ее производительность на главной задаче. К вспомогательным задачам относятся предсказание промежуточных признаков, восстановление частично замаскированных данных, классификация второстепенных атрибутов и другие. Такой подход способствует лучшему обобщению моделей и повышает их эффективность в решении сложных задач.