半监督学习：用少量 “老师” 带大量 “学生” 的 AI 学习新方式

当我们想让 AI 识别猫咪，却只有 100 张标注好 “这是猫咪” 的图片，却有 10000 张没标注的动物照片时，传统监督学习会因 “老师（标注数据）太少” 学不好，无监督学习又因 “没人教” 容易学偏 —— 而半监督学习，恰好能解决这种 “标注数据稀缺” 的难题，它就像让少量 “学霸（标注数据）” 带领大量 “普通学生（未标注数据）” 一起学习，既节省标注成本，又能提升 AI 的学习效果。

半监督学习的核心逻辑是 “借力未标注数据”。它默认数据间存在关联规律：比如猫咪图片大多有 “尖耳朵、圆眼睛、毛茸茸” 的特征，未标注图片里若有这类特征，大概率也是猫咪。具体来说，它先让 AI 用少量标注数据打好基础，学会初步识别猫咪特征；接着，AI 会对大量未标注图片 “猜标签”，把最有把握的猜测（比如 90% 概率是猫咪的图片）当作 “伪标注数据”；然后，结合真实标注数据和 “伪标注数据” 继续学习，不断修正对猫咪特征的认知；反复迭代后，AI 就能从有限标注中 “举一反三”，精准识别更多猫咪图片。

这种学习方式在现实中应用广泛：在电商商品分类中，商家只需标注少量 “上衣、裤子” 样本，半监督学习就能利用海量未标注商品图，自动分类更多服饰；在医学影像诊断中，医生标注少量 “肿瘤切片” 后，AI 能借助大量普通切片数据，更精准定位早期肿瘤；甚至在语音识别领域，少量标注语音结合海量未标注音频，就能让 AI 快速适应不同人的口音。

相比完全依赖标注的监督学习，半监督学习大大降低了数据准备成本；相比 “无师自通” 的无监督学习，它又因有标注数据 “引路”，减少了学习偏差。如今，随着数据量爆炸式增长，标注资源愈发紧张，半监督学习正成为 AI 在 “数据不够” 场景下的 “高效学习利器”。