Ensemble Learning

L'Apprentissage par Ensemble est une méthode d'apprentissage automatique qui améliore les performances prédictives en combinant plusieurs apprenants. Son objectif principal est d'augmenter la capacité de généralisation et la stabilité du modèle global en intégrant les prédictions de plusieurs modèles, ce qui réduit ainsi la variance et le biais d'un seul modèle. Dans le domaine de la vision par ordinateur, l'Apprentissage par Ensemble est largement utilisé pour des tâches telles que la classification d'images et la détection d'objets, améliorant considérablement la précision et la robustesse des algorithmes.