Označená data v podstatě fungují tak, aby umožnila spuštění systému a mohla výrazně zlepšit rychlost a přesnost učení.
Polořízené učení je třetí ze čtyř modelů strojového učení. V dokonalém světě by byla všechna data strukturována a označena před vstupem do systému. Ale vzhledem k tomu, že to samozřejmě není možné, učení s polodohledem se stává fungujícím řešením, když je k dispozici velké množství surových, nestrukturovaných dat. Tento model spočívá v zadání malého množství označených dat pro rozšíření neoznačených datových sad. Označená data v podstatě fungují tak, aby umožnila spuštění systému a mohla výrazně zlepšit rychlost a přesnost učení. Algoritmus učení s polodohledem instruuje stroj, aby analyzoval označená data pro korelativní vlastnosti, které by bylo možné použít pro neoznačená data.