التجميع شبه الخاضع للإشراف (Semi-Supervised Clustering) هو أسلوب يجمع بين التجميع غير الخاضع للإشراف وبعض الإشارات أو القيود المأخوذة من بيانات مُسمّاة جزئيًا، مثل معرفة أن عينات معينة يجب أن تكون في نفس المجموعة أو في مجموعات مختلفة، والهدف هو تحسين دقة وموثوقية عملية التجميع بالاستفادة من كمية محدودة من المعلومات الإشرافية بدل الاعتماد الكامل على البيانات غير المسمّاة.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق