Halbüberwachtes Lernen kombiniert überwachte und unüberwachte Ansätze. Es nutzt begrenzt gelabelte Daten mit einer Vielzahl unbeschrifteter Daten, um Modelle in der Materialwissenschaft zu optimieren, zum Beispiel bei der Klassifikation und Vorhersage von Materialeigenschaften.