O processo de treinamento de modelos de machine learning deve levar em consideração os dados disponíveis, não apenas o objetivo a ser alcançado. Há situações em que todos os dados já estão rotulados, mas há outras em que nenhum dos dados está rotulado. Entretanto, existem situações em que se deseja treinar um modelo classificador a partir de um conjunto de dados com poucas amostras já rotuladas e muitas amostras sem rótulo. O nome que se dá a esse tipo de aprendizado é