En ciencias de la computación, el aprendizaje semi-supervisado es una clase de técnicas de aprendizaje automático que utiliza datos de entrenamiento tanto etiquetados como no etiquetados: normalmente una pequeña cantidad de datos etiquetados junto a una gran cantidad de datos no etiquetados. El aprendizaje semi-supervisado se encuentra entre el aprendizaje no supervisado (sin datos de entrenamiento etiquetados) y el aprendizaje supervisado (con todos los datos de entrenamiento etiquetados).
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