半监督学习（半监督学习）🧠

半监督学习是一种结合有标签数据与无标签数据的机器学习方法，常用于数据标注成本高的场景。其核心思想是通过少量标注样本与大量未标注样本共同训练模型，提升泛化能力。

核心特点📊

• 减少标注成本：利用未标注数据扩充训练集
• 提升模型性能：结合监督与无监督信息
• 应用场景广泛：图像识别、自然语言处理、语音分析等

典型方法🤖

1. 伪标签法（Pseudo-Labeling）
   用预训练模型为未标注数据生成标签，再与原始标签一起训练

   

2. 自训练法（Self-Training）
   通过迭代优化模型，逐步提高对未标注数据的预测准确性

   

3. 图半监督学习（Graph-Based Semi-Supervised Learning）
   基于数据点之间的关系进行传播学习

   

与监督/无监督学习对比📋

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📌 通过合理利用未标注数据，半监督学习在实际应用中展现出独特价值，尤其适合工业级数据集场景。