半监督学习是一种机器学习技术，结合了监督学习（使用标记数据）和无监督学习（使用无标签数据）的元素。它广泛用于各种计算机应用，例如图像和数据分析、自然语言处理和网络推理。
半监督学习可以广泛地被认为是监督学习方法的综合，其中一小部分输入被标记，其余数据未被标记。为此，半监督学习算法利用标记和未标记数据来识别数据集中的模式或结构。
半监督学习的目标是找到比单独的监督或无监督学习技术更好的准确性。通过利用未标记的数据可以提高效率和准确性，否则这些数据由于缺乏人工注释而必须被忽略。半监督学习还具有比传统监督学习成本更低的优点，因为需要收集的标记输入要少得多。
半监督学习不仅有助于提高监督学习算法的准确性，而且有助于模式识别和机器学习领域的知识发现。它可用于在分类、回归或聚类任务中构建更好的模型，并可用于降低特征选择和学习模型的复杂性。
半监督学习在大数据时代变得越来越重要。有了如此大量的未标记数据，半监督学习算法使研究人员能够利用所有可用数据并生成更准确的模型。
