Việc gắn nhãn rất tốn kém. Dữ liệu thô thì rẻ. Học bán giám sát kết hợp một tập dữ liệu nhỏ có nhãn với một tập dữ liệu lớn không có nhãn, sử dụng cấu trúc của dữ liệu không có nhãn để cải thiện khả năng khái quát hóa vượt xa những gì chỉ sử dụng nhãn có thể đạt được.

Các phương pháp rất đa dạng. Phương pháp tự huấn luyện gán nhãn cho các ví dụ chưa được gán nhãn bằng mô hình, sau đó huấn luyện lại trên tập dữ liệu kết hợp. Phương pháp điều chỉnh tính nhất quán buộc mô hình phải tạo ra các đầu ra tương tự cho các phiên bản bị nhiễu của cùng một đầu vào. Các phương pháp dựa trên đồ thị truyền nhãn thông qua mạng lưới tương đồng.

Các kỹ thuật bán giám sát phổ biến

• Tự đào tạo và dán nhãn giả
• Điều chỉnh tính nhất quán
• Giảm thiểu entropy
• Lan truyền nhãn dựa trên đồ thị
• Huấn luyện sơ bộ tương phản, tiếp theo là tinh chỉnh.

Kết quả phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu. Nếu các ví dụ chưa được gắn nhãn đến từ một phân phối khác với các ví dụ đã được gắn nhãn, hiệu suất có thể bị suy giảm. Việc xác thực cẩn thận và khớp miền dữ liệu cũng quan trọng không kém thuật toán.