L'ensembling combine plusieurs modèles de réseaux neuronaux afin de résoudre une problématique donnée. Chaque modèle utilise alors ses propres techniques d’apprentissage. Ce qui permet d’enrichir les prédictions. Avec l’apprentissage d’ensemble de modèles, il est possible d’obtenir des résultats beaucoup plus fiables et plus pertinents qu’avec tout autre modèle unique.