アンサンブル学習とは

複数の異なるAIモデルを組み合わせて、それぞれの予測を総合することで、1つのモデルよりも高い精度と安定性を目指す機械学習の手法です。

たとえるなら — 1人の意見だけで決めず、複数の専門家が集まって話し合い、多数決で結論を出すような仕組みです。