什么是半监督学习（Semi-supervised Learning）？

半监督学习（Semi-supervised Learning）是机器学习的一种范式，它在训练过程中同时利用少量标注数据和大量未标注数据，旨在通过未标注数据中的隐含结构信息来弥补标注资源的不足，从而提升模型的泛化能力和预测精度。相较于纯监督学习，这种方法在标注成本高昂或数据稀缺的场景下尤为高效，能更充分地挖掘数据潜力，适用于分类、聚类等多种任务。

在AI产品开发的实际落地中，半监督学习技术为产品经理提供了强大的工具，例如在自然语言处理领域构建智能客服系统时，通过少量标注对话和大量未标注文本优化意图识别模型，大幅降低标注开销；在计算机视觉应用中，如商品图像分类，利用海量未标注图片增强特征学习，加速产品迭代。理解和应用半监督学习，能帮助AI产品经理以更经济的资源实现高性能AI系统，优化开发流程并提升市场竞争力。

延伸阅读推荐：Olivier Chapelle、Bernhard Schölkopf和Alexander Zien编辑的《Semi-Supervised Learning》（MIT Press，2006），这是一本全面探讨该领域理论与实践的权威著作。