Pseudo-étiquetageIl s’agit de l’opération consistant à ajouter des étiquettes de prédiction à des données non étiquetées lors de la formation d’un modèle. Il résout le problème des données non étiquetées et peut également être utilisé pour former des modèles d'apprentissage semi-supervisés avec des données étiquetées.

Le diagramme du processus de pseudo-étiquetage est le suivant :

Tout d’abord, le modèle est formé sur les données étiquetées, puis le modèle formé est utilisé pour prédire les étiquettes des données non étiquetées afin de créer des pseudo-étiquettes. Après cela, les données étiquetées et les données de pseudo-étiquette nouvellement générées sont intégrées et utilisées comme nouvelles données de formation.