Học máy (machine learning) là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo. Trong học máy không tồn tại một thuật toán tốt cho mọi ứng dụng và mọi tập dữ liệu, vì các thuật toán machine learning thường dựa trên một tập các tham số hoặc một giả thiết nhất định nào đó về phân bố dữ liệu. Vì vậy, để tìm được những thuật toán phù hợp cho tập dataset cần nhiều thời gian để test các thuật toán khác nhau. Ensemble Learning là phương pháp học kết hợp nhiều mô hình để giải quyết một vấn đề. Ngược lại với các phương pháp học tập truyền thống huấn luyện dữ liệu theo một mô hình, phương pháp Ensemble Learning huấn luyện dữ liệu bằng cách sử dụng một tập hợp các mô hình, sau đó kết hợp lại để bỏ phiếu cho kết quả cao nhất giữa chúng