请解释什么是多任务学习，并提供2个相关的应用实例。回答中必须包含【多任务学习概念】、【实例1】、【实例2】，总字数不超过300字。
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【多任务学习概念】多任务学习是指在机器学习和深度学习中，通过同时训练多个相关任务，共享表示和参数来提高每个任务的性能。这种方法利用任务间的相关性，不仅能够减少过拟合风险，还能提高模型的学习效率和泛化能力。

【实例1】在自然语言处理领域，多任务学习可以应用于改善机器翻译模型。通过同时训练多个语种之间的翻译任务，模型能够在共享底层语言结构的基础上，促进对语法和语义更深层次的理解，从而提高所有语种翻译的准确性和流畅度。

【实例2】在计算机视觉中，多任务学习也常用于人脸识别和表情识别。由于人脸的身份信息和情感信息存在跨国、跨种族以及跨越表达的共通特征，模型可以通过同时学习两种任务提取人脸更丰富的特征表示，增强其在不同应用场景下的适应性和鲁棒性。这些应用实例充分展示了多任务学习在提升模型性能方面的巨大潜力。
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