b"\n_START_ARTICLE_\nAprendizaje semisupervisado\n_START_PARAGRAPH_\nEn ciencias de la computaci\xc3\xb3n, el aprendizaje semi-supervisado es una clase de t\xc3\xa9cnicas de aprendizaje autom\xc3\xa1tico que utiliza datos de entrenamiento tanto etiquetados como no etiquetados: normalmente una peque\xc3\xb1a cantidad de datos etiquetados junto a una gran cantidad de datos no etiquetados. El aprendizaje semi-supervisado se encuentra entre el aprendizaje no supervisado (sin datos de entrenamiento etiquetados) y el aprendizaje supervisado (con todos los datos de entrenamiento etiquetados). Los investigadores del campo del aprendizaje autom\xc3\xa1tico han descubierto que los datos no etiquetados, cuando se utilizan junto a una peque\xc3\xb1a cantidad de datos etiquetados, pueden mejorar de forma considerable la exactitud del aprendizaje. La adquisici\xc3\xb3n de datos etiquetados para resolver un problema suele requerir un agente humano capacitado para clasificar de forma manual los ejemplos de entrenamiento. El coste asociado al proceso de etiquetado puede hacer que un conjunto de entrenamiento totalmente etiquetado sea inviable, mientras que la adquisici\xc3\xb3n de datos sin etiquetar es relativamente poco costoso. En estos casos, el aprendizaje semi-supervisado puede ser muy \xc3\xbatil._NEWLINE_Un ejemplo de t\xc3\xa9cnica que utiliza aprendizaje semi-supervisado es el co-entrenamiento, donde se entrenan dos o m\xc3\xa1s sistemas cada uno en un conjunto de ejemplos, pero de forma que cada sistema utiliza un conjunto de caracter\xc3\xadsticas diferentes (e idealmente independientes) para cada ejemplo._NEWLINE_Un enfoque alternativo consiste en modelar la distribuci\xc3\xb3n de la probabilidad conjunta de las caracter\xc3\xadsticas y las etiquetas. Los datos no etiquetados pueden ser tratados como 'datos que faltan'. Se utiliza de forma com\xc3\xban en el algoritmo EM para maximizar la similitud del modelo."