这个问题的结构如下：首先，我提供集成学习的概念，进一步提供模式识别任务列表，然后给出集成学习算法的示例，最后介绍我的问题。那些不需要所有补充信息的人可能只看标题并直接回答我的问题。
什么是集成学习？
根据维基百科文章：
在统计和机器学习中，集成方法使用多种学习算法来获得比单独的任何组成学习算法更好的预测性能。与通常是无限的统计力学中的统计集成不同，机器学习集成仅指替代模型的具体有限集，但通常允许在这些替代模型中存在更灵活的结构。
模式识别任务示例：
集成学习算法示例：
以下用于 PR 任务的集成学习算法（根据 Wiki）：
集成学习算法（用于将多种学习算法组合在一起的监督元算法）：
不同的实现
此外：
- 使用一个神经网络组合不同分类器的方法
- 能力范围法
我的问题
哪种集成学习算法被认为是当今最先进的，并被企业和组织实际用于实践（用于人脸检测、车牌识别、光学字符识别等）？使用集成学习算法应该可以提高识别精度并带来更好的计算效率。但是，现实中的事情是这样的吗？
哪种集成方法可能在模式识别任务中表现出更好的分类精度和性能？也许，有些方法现在已经过时了，或者已经证明是无效的。也有可能由于一些新算法的优势，现在不再使用集成方法。那些在该领域有经验或在该领域有足够知识的人，您能帮忙澄清一下吗？
