Etiketler pahalıdır. Ham veri ucuzdur. Yarı denetimli öğrenme, küçük bir etiketli veri kümesini büyük bir etiketsiz veri kümesiyle birleştirerek, etiketsiz verilerin yapısını kullanarak genelleme yeteneğini etiketlerin tek başına sağlayabileceğinin ötesine taşır.

Yaklaşımlar çeşitlilik gösterir. Kendi kendine eğitim, etiketlenmemiş örnekleri bir modelle etiketler, ardından birleştirilmiş küme üzerinde yeniden eğitir. Tutarlılık düzenlemesi, modeli aynı girdinin bozulmuş versiyonları için benzer çıktılar üretmeye zorlar. Grafik tabanlı yöntemler, etiketleri benzerlik ağları aracılığıyla yayar.

Yaygın yarı denetimli teknikler

• Öz eğitim ve sahte etiketleme
• Tutarlılık düzenlemesi
• Entropi minimizasyonu
• Grafik tabanlı etiket yayılımı
• Karşılaştırmalı ön eğitim ve ardından ince ayar

Sonuçlar büyük ölçüde verilere bağlıdır. Etiketlenmemiş örnekler, etiketlenmiş örneklerden farklı bir dağılımdan geliyorsa, performans düşebilir. Dikkatli doğrulama ve alan eşleştirmesi, algoritma kadar önemlidir.