アンサンブル学習

アンサンブル学習は、複数の学習器を組み合わせることで予測性能を向上させる機械学習手法です。その主な目的は、複数のモデルからの予測を統合することで全体的なモデルの汎化能力と安定性を高め、単一のモデルの分散やバイアスを低減することです。コンピュータビジョンの分野では、画像分類や物体検出などのタスクに広く応用されており、アルゴリズムの精度と堅牢性を大幅に向上させています。