半教師付き学習手法は公開データセットと比較していくつかの利点を持っています。まず第一に、半教師付き学習では少量または部分的にラベル付けされたデータも活用できるため、大規模かつ高品質なアノテーション作業へ依存せず機械学習モデルを訓練することが可能です。これはコストや時間面で優位性があります。
さらに半教師付き学習手法では未知または不完全ラベル付けされたサンプルも効果的に活用し汎化能力向上させられます。この方法論では既存の知識や未確認領域でも適切な予測および分類精度向上を目指します。
最後に半教師付き技術では通常使用されていない領域（例：住宅エリア）や新しい問題設定（例：都市計画）でも柔軟性・拡張性・適応性等多岐多様した利点もあります。