А где Semi-supervised Learning?

К трём основным типам машинного обучения часто добавляют ещё один подход - обучение с частичным привлечением учителя (Semi-supervised Learning).

Представим ребёнка, который учится различать фрукты.

Взрослый несколько раз показывает ему:

🍎 «Это яблоко»
🍌 «Это банан»
🍇 «Это виноград»

Но затем ребёнок видит много новых фруктов уже без подсказок и, опираясь на несколько известных примеров, пытается определить их самостоятельно.

Примерно так работает и Semi-supervised Learning: небольшая часть данных имеет правильные метки, а большая часть остаётся неразмеченной.

То есть это своего рода промежуточный вариант между Supervised и Unsupervised Learning.