Обучение с частичным привлечением – это метод машинного обучения, который позволяет эффективно работать с частично размеченными и неполными данными. Система может извлекать полезную информацию из ограниченного набора данных, сочетая размеченные и неразмеченные примеры. Это помогает повысить качество создаваемой модели.