在标注数据很少的情况下，你会如何使用半监督学习（Semi-supervised Learning）？
How would you use semi-supervised learning with limited labeled data?
题目类型: 技术面试题
这是一道技术面试题，常见于澳洲IT公司面试中。
难度: hard
分类: problem-solving
标签: Semi-supervised, Pseudo-labeling
参考答案摘要
答案 半监督学习利用少量标注数据引导模型学习大量未标注数据。常见技术包括： 自训练/伪标签（Self-training / Pseudo-labeling） 协同训练（Co-training） 多视角学习（Multi-view learning） 当标签稀缺时，这类方法往往能提升模型效果。
答题技巧
技术面试题建议先理清思路再作答，从基础概念讲起，逐步深入。可以结合实际项目经验解释技术原理，展示你的理解深度和实践能力。
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