O "ensemble learning" é uma técnica que combina múltiplos modelos para melhorar a precisão das previsões. Essa abordagem é utilizada para aumentar a robustez e a performance dos modelos, aproveitando a diversidade entre eles. Analisando as alternativas: A) O uso de um único modelo para fazer previsões. - Incorreto, pois o ensemble learning envolve múltiplos modelos. B) A combinação de múltiplos modelos para melhorar a precisão da previsão. - Correto, esta é a definição de ensemble learning. C) Um tipo de aprendizado não supervisionado. - Incorreto, pois o ensemble learning pode ser aplicado tanto em aprendizado supervisionado quanto não supervisionado, mas não é definido como um tipo específico de aprendizado não supervisionado. D) Um método de validação de modelos. - Incorreto, pois ensemble learning não é um método de validação, mas sim uma técnica de combinação de modelos. Portanto, a alternativa correta é: B) A combinação de múltiplos modelos para melhorar a precisão da previsão.