Ensemble Learning

Ensemble Learning ist eine Maschinelles Lernen-Technik, die die prädiktive Leistung durch die Kombination mehrerer Lernmodelle verbessert. Ihr Kernziel besteht darin, die Gesamtmodell-Generalisierungsfähigkeit und Stabilität durch die Integration von Vorhersagen aus mehreren Modellen zu erhöhen, wodurch die Varianz und das Bias eines einzelnen Modells reduziert werden. Im Bereich der Computer Vision wird Ensemble Learning weit verbreitet auf Aufgaben wie Bildklassifizierung und Objekterkennung angewendet, was die Genauigkeit und Robustheit der Algorithmen erheblich verbessert.