SSL（半监督学习）通过将少量标记数据与大量未标记数据结合起来有效训练模型，从而减少了对标记数据的依赖。与完全依赖标记样本的传统监督学习不同，SSL 算法利用未标记数据中的模式来推断关系或更好地泛化。这是有效的，因为许多现实世界的数据集具有 SSL 可以利用的固有结构（例如聚类或连续性）。例如，如果一个模型学会将相似的未标记图像（例如猫与狗）分组在一起，它就可以使用少量标记样本为这些组分配有意义的标签。通过这样做，SSL 在减少手动标记需求的同时，仍然可以实现有竞争力的性能。
SSL 减少标记数据需求的关键方法是通过伪标签和一致性正则化等技术。在伪标签中，使用标记数据训练的模型会为未标记数据生成“伪标签”，然后使用这些伪标签迭代地重新训练模型。例如，在文本分类中，模型可能会根据从少量标记子集中学到的模式，将未经验证的客户评论标记为“正面”或“负面”。一致性正则化是另一种 SSL 方法，它强制模型对同一未标记输入的微小改变版本（例如，给图像添加噪声或对句子进行释义）产生相似的预测结果。这鼓励模型学习鲁棒的特征，而无需显式的标签。这些技术使开发者能够使用有限的标记数据启动模型，并在获得更多未标记数据时高效扩展。
从实际角度来看，SSL 在标记昂贵或耗时的领域特别有用。例如，医学影像通常需要专家注释，而这些注释资源稀缺。SSL 可以使用少量标记扫描和数千张未标记扫描来训练模型，在无需进行详尽标记的情况下提高诊断准确性。开发者可以使用 PyTorch 或 TensorFlow 等框架实现 SSL，其中 FixMatch 或 MixMatch 等库简化了基于一致性的训练。然而，SSL 的有效性取决于未标记数据的质量：它必须与标记数据具有分布相似性，以避免误导模型。通过策略性地结合标记数据和未标记数据，SSL 使开发者能够构建具有更少手动注释的鲁棒模型，这使其成为资源受限项目的实用选择。