# Uczenie pół-nadzorowane EN: **Semi-supervised learning** · id `semisupervised` · aliases: uczenie półnadzorowane, semi-supervised learning, semi-supervised Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [Uczenie maszynowe](https://aiatlasgraph.com/t/ml.md) › [Uczenie z ograniczonym lub automatycznym nadzorem](https://aiatlasgraph.com/t/learningparadigms.md) › Uczenie pół-nadzorowane ## Description - PL: Łączenie małego zbioru etykietowanego z dużym nieetykietowanym przez pseudoetykiety, regularyzację spójności lub propagację etykiet w grafie podobieństwa. - EN: Combining a small labelled set with a large unlabelled one through pseudo-labels, consistency regularisation or label propagation over a similarity graph. ## In one sentence - PL: Model uczy się jednocześnie z kilku opisanych przykładów i z wielu nieopisanych. - EN: A model learns from a few labelled examples and many unlabelled ones at the same time. ## Problem it solves - PL: Etykietowanie wymaga ekspertów, więc opisanych przykładów starcza na start, ale nie na dobry model. - EN: Labelling needs experts, so there are enough labelled examples to get started but not to build a good model. ## What it does - PL: Jak uczeń, który sprawdza kilka odpowiedzi w kluczu, a potem ćwiczy na reszcie zadań, ufając tylko pewnym rozwiązaniom. - EN: Like a student who checks a few answers against the key, then practises on the rest, trusting only confident solutions. ## Everyday example - PL: Firmowy system sortowania zgłoszeń uczy się z dwustu ręcznie oznaczonych wiadomości i dziesięciu tysięcy, których nikt nie przejrzał. - EN: A company's ticket sorter learns from two hundred hand-tagged messages plus ten thousand nobody has reviewed. ## This concerns you if you… - PL: masz tylko garść opisanych przykładów - PL: opisanie kolejnych danych wymaga specjalisty - EN: only have a handful of labelled examples - EN: labelling more data needs a specialist ## Keywords self-training · pseudo-labeling · consistency regularization · FixMatch · MixMatch · label propagation · label spreading · SelfTrainingClassifier ## How it works - PL: Metody klasyczne rozprowadzają etykiety po grafie podobieństwa między próbkami (label propagation, label spreading). Metody głębokie łączą stratę nadzorowaną ze stratą na danych bez etykiet: pseudoetykietami o wysokiej pewności i regularyzacją spójności, czyli wymogiem tej samej odpowiedzi dla różnie zaugmentowanych wersji wejścia. - EN: Classical methods spread labels over a similarity graph between samples (label propagation, label spreading). Deep methods add an unlabelled-data loss to the supervised one: high-confidence pseudo-labels and consistency regularisation, i.e. requiring the same answer for differently augmented versions of an input. ## Limits - PL: Zakłada, że dane bez etykiet pochodzą z tego samego rozkładu co oznaczone; inaczej może pogorszyć wynik. Błędne pseudoetykiety wzmacniają się w pętli. Wymaga dobrze skalibrowanych pewności i osobnego, oznaczonego zbioru testowego. - EN: It assumes unlabelled data comes from the same distribution as labelled data; otherwise it can hurt. Wrong pseudo-labels reinforce themselves in a loop. It needs well-calibrated confidences and a separate labelled test set. ## Key terms - PL: **regularyzacja spójności**: Wymóg, by model dawał tę samą odpowiedź dla lekko zmienionego wejścia. - PL: **propagacja etykiet**: Rozprowadzanie znanych etykiet na podobne, nieopisane przykłady w grafie. - PL: **założenie klastrowe**: Przykłady z tego samego skupiska zwykle należą do tej samej klasy. - EN: **consistency regularisation**: Requiring the same prediction for slightly altered versions of an input. - EN: **label propagation**: Spreading known labels to similar unlabelled examples over a graph. - EN: **cluster assumption**: Examples in the same dense cluster usually share a class. ## Subtopics (1 direct, 1 in total) - [Samouczenie i pseudoetykiety (Self-training and pseudo-labelling)](https://aiatlasgraph.com/t/pseudolabeling.md): Iteratively adding the model's above-threshold predictions to training as labels; modern variants combine it with augmentation and consistency. ## Related topics Untyped, symmetric "see also" links. - [Aktywne uczenie (active learning) (Active learning)](https://aiatlasgraph.com/t/activelearning.md) - [Słaba superwizja i funkcje etykietujące (Weak supervision and labeling functions)](https://aiatlasgraph.com/t/weaksupervision.md) ## Sources - [scikit-learn — SelfTrainingClassifier (API documentation)]() `sklearn-selftraining` · by scikit-learn developers - [FixMatch: Simplifying Semi-Supervised Learning with Consistency and Confidence]() `sohn-fixmatch-2020` · by Kihyuk Sohn, David Berthelot, Chun-Liang Li, Zizhao Zhang, Nicholas Carlini, Ekin D. Cubuk, Alex Kurakin, Han Zhang, Colin Raffel - [scikit-learn — Semi-supervised learning (User Guide)]() `sklearn-semi-supervised-guide` · by scikit-learn developers --- AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/semisupervised · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30