Обучение ансамбльное — использование прогнозов нескольких моделей ИИ, обученных на одних и тех же входных данных (или выборках одного и того же входного сигнала), для уменьшения ошибок и повышения точности. Из-за естественной изменчивости на этапе обучения разные модели могут возвращать разные результаты при одних и тех же данных. Ансамблевое обучение объединяет прогнозы всех этих моделей (например, путем получения большинства голосов) с целью повышения производительности.
[Термины искусственного интеллекта. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// neuro-core.ru›blogs/artificial-intelligence-about/, свободный.]