半監督學習利用標記和未標記數據，是監督和無監督學習的混合技術。
半監督學習的核心思想是根據資料是否有標籤來進行不同的處理。對於有標籤的數據，演算法會使用傳統的監督式學習方法來更新模型權重。而對於沒有標籤的數據，演算法則會透過最小化其他類似訓練範例之間的預測差異來進行學習。這種方法可以充分利用未標記資料的信息，提高模型的效能。
監督訓練透過更新模型權重來減少預測值與標籤之間的平均差。然而，對於有限的標記數據，這種方法可能會找到一個對標記點有效但不能適用於整個數據分佈的決策邊界。
無監督學習試圖將相似的數據點聚集在一起，但在沒有標籤指導的情況下，演算法可能會找到次優集群。
因此，如果沒有足夠的標記數據，或者在困難的聚類設定中，有監督和無監督學習可能無法達到預期的結果。然而，半監督學習同時使用標記和未標記數據，標記的數據為模型預測奠定了基礎，並且透過確定類別以及集群來為學習問題添加結構。
未標記的數據提供上下文，將模型暴露給盡可能多的數據，以此更準確地估計模型分佈。透過標記數據和未標記數據，就可以訓練更準確和更有彈性的模型。
半監督機器學習是監督學習和無監督學習的結合。它使用少量標記數據和大量未標記數據，提供了無監督和監督學習的好處，同時避免了尋找大量標記數據的挑戰。這意味著您可以訓練模型來標記數據，而無需使用盡可能多的標記訓練數據。
半監督學習使用偽標記來訓練模型，並結合許多神經網路模型和訓練方法。
就像在監督式學習中一樣，用少量標籤的訓練資料訓練模型，直到模型輸出好的結果。然後將其與未標記的訓練資料集一起使用來預測輸出，注意這些輸出是偽標籤。
再將標記訓練資料中的標籤與上面提到的偽標籤連結起來。將標記訓練資料中的資料輸入與未標記資料中的輸入連結。
然後，以標記集相同的方式訓練模型，以減少錯誤並提高模型的準確性。
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