Pembelajaran semi-supervisi adalah jenis teknik pembelajaran mesin yang menggabungkan unsur pembelajaran terbimbing (penggunaan data berlabel) dan pembelajaran tanpa pengawasan (penggunaan data tanpa label). Ini digunakan dalam berbagai aplikasi komputer, seperti analisis gambar dan data, pemrosesan bahasa alami, dan inferensi jaringan.
Pembelajaran semi-supervisi secara luas dapat dianggap sebagai sintesis metode pembelajaran yang diawasi, di mana sebagian kecil masukan diberi label, dan data sisanya tidak diberi label. Untuk mencapai tujuan ini, algoritme pembelajaran semi-supervisi memanfaatkan data berlabel dan tidak berlabel untuk mengidentifikasi pola atau struktur dalam kumpulan data.
Tujuan dari pembelajaran semi-supervisi adalah untuk menemukan akurasi yang lebih baik daripada teknik pembelajaran yang diawasi atau tidak diawasi saja. Efisiensi dan akurasi ditingkatkan dengan memanfaatkan data tak berlabel yang seharusnya diabaikan karena kurangnya anotasi manusia. Pembelajaran semi-supervisi juga memiliki keuntungan karena lebih murah dibandingkan pembelajaran tradisional yang diawasi, karena lebih sedikit masukan berlabel yang harus dikumpulkan.
Pembelajaran semi-supervisi tidak hanya berguna untuk meningkatkan akurasi algoritma pembelajaran yang diawasi, tetapi juga untuk penemuan pengetahuan dalam domain pengenalan pola dan pembelajaran mesin. Ini dapat digunakan untuk membangun model yang lebih baik dalam tugas klasifikasi, regresi, atau pengelompokan dan dapat digunakan untuk mengurangi kompleksitas dalam pemilihan fitur dan model pembelajaran.
Pembelajaran semi-supervisi menjadi semakin penting di era data besar. Dengan tersedianya data tak berlabel dalam jumlah besar, algoritme pembelajaran semi-supervisi memungkinkan peneliti memanfaatkan semua data yang tersedia dan menghasilkan model yang lebih akurat.
