Halvövervakad inlärning är en hybrid mellan Supervised och Unsupervised Learning. Denna teknik används när man har en blandning av oövervakade och övervakade data. En del av datan har redan kategoriserats och andra delar saknar kategorisering.
Genom att använda både övervakade och oövervakade metoder kan algoritmen utnyttja de kategoriserade exemplen för att lära sig mönster i den oövervakade datan.
Ett exempel på Halvövervakad inlärning är när man försöker identifiera personer på bilder där vissa personer redan är identifierade medan andra inte är det.