以下是一段两人的对话内容：
王华：教授，我正在研究自学习算法，但在实验中出现了一些问题，能否请教您一下？
刘教授：当然可以，但首先了解你目前的实验进展如何？
王华：目前已经完成算法的编写和数据集的采集，但精度和稳定性都不能满足实际要求。
刘教授：那么我们可以从两个方面入手，首先是算法的优化，还有就是数据集的增强。你考虑过使用半监督学习吗？
王华：半监督学习？我只了解到了有监督、无监督和增强学习，半监督学习是什么？
刘教授：半监督学习可以理解为，既有一部分有标签的数据，又有一部分无标签的数据，可以用这些数据反复训练来提高模型的精度。
王华：明白了，感谢您的指导，我会尝试在我的算法中加入半监督学习。
刘教授：不用客气，如果有什么问题，欢迎随时联系我。


根据这段对话内容回答问题：在对话中提到的半监督学习是什么？
半监督学习是指利用部分有标注数据和无标注数据来进行监督学习的一种方法，可以用于提高机器学习模型的泛化能力和精度。