Puesto que asignar etiquetas o clases de datos puede ser muy costoso, el aprendizaje semi-supervisado recurre a la opción de usar a la vez una colección limitada de datos etiquetados y un conjunto más extenso de datos no etiquetados, mejorando así la construcción de los modelos.