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Expliquer le concept d'apprentissage d'ensemble et ses applications en science des données.<end_of_turn>
<start_of_turn>model
L'apprentissage d'ensemble implique de combiner les prédictions de plusieurs modèles pour améliorer les performances globales. En science des données, des techniques telles que le bagging (par exemple, Random Forest) et le boosting (par exemple, Gradient Boosting) sont des applications courantes.<end_of_turn><eos>