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En ciencias de la computación, el aprendizaje semisupervisado (SSL) es una clase de técnicas de aprendizaje automático que utiliza datos de entrenamiento tanto etiquetados como no etiquetados: normalmente una pequeña cantidad de datos etiquetados junto a una gran cantidad de datos no etiquetados. El aprendizaje semisupervisado se encuentra entre el aprendizaje no supervisado (sin datos de entrenamiento etiquetados) y el aprendizaje supervisado (con todos los datos de entrenamiento etiquetados). Los investigadores del campo del aprendizaje automático han descubierto que los datos no etiquetados, cuando se utilizan junto a una pequeña cantidad de datos etiquetados, pueden mejorar de forma considerable la exactitud del aprendizaje. La adquisición de datos etiquetados para resolver un problema suele requerir un agente humano capacitado para clasificar de forma manual los ejemplos de entrenamiento. El coste asociado al proceso de etiquetado puede hacer que un conjunto de entrenamiento totalmente etiquetado sea inviable, mientras que la adquisición de datos sin etiquetar es relativamente poco costoso. En estos casos, el aprendizaje semisupervisado puede ser muy útil.