Semisupervisado (Aprendizaje Semisupervisado)

Es un paradigma de aprendizaje que combina datos etiquetados y no etiquetados para entrenar modelos.

Se utiliza comúnmente en situaciones donde obtener grandes cantidades de datos etiquetados es costoso o difícil, pero existe una abundancia de datos no etiquetados.

El proceso generalmente implica usar los datos etiquetados para guiar el aprendizaje y emplear los datos no etiquetados para refinar y mejorar el modelo.

Puede ser más eficiente que los enfoques exclusivamente supervisados, permitiendo modelos con mejor rendimiento utilizando menos datos etiquetados.

Algunos algoritmos comunes en este enfoque incluyen propagación de etiquetas, autoencoder y aprendizaje co-training.

Es ampliamente aplicado en tareas como clasificación, reconocimiento de imágenes, procesamiento de lenguaje natural y más.