Méthodes d'ensemble Ensemble
Combiner plusieurs modèles de ML pour obtenir de meilleurs résultats que n'importe lequel pris isolément.
Techniques classiques : le bagging (Random Forest), le boosting (XGBoost), le stacking. Bien des victoires sur Kaggle sont des ensembles de plus de 20 modèles. Le monde des LLM parle davantage de « mélange d'experts » — une idée voisine, au niveau de l'architecture.