Semi-supervised Learning ist ein
Ansatz des maschinellen Lernens, bei dem das Modell teilweise gelabelte und
teilweise ungelabelte Daten verwendet. Das Modell nutzt die gelabelten Daten,
um zu lernen, wie es die ungelabelten Daten klassifizieren oder vorhersagen
kann.
