Descripción: La propagación de etiquetas es una técnica de aprendizaje semisupervisado que permite asignar etiquetas a datos no etiquetados basándose en similitudes con datos etiquetados. Este enfoque se fundamenta en la idea de que los datos que son similares entre sí tienden a compartir características comunes, lo que permite que las etiquetas se ‘propaguen’ a través de un conjunto de datos. En el contexto del aprendizaje automático, esta técnica se utiliza para mejorar la precisión del modelo al aprovechar tanto los datos etiquetados como los no etiquetados. La propagación de etiquetas se realiza a menudo mediante algoritmos que analizan la estructura de los datos, como grafos o matrices de similitud, para identificar relaciones entre las instancias. Esta técnica es especialmente útil en situaciones donde la obtención de datos etiquetados es costosa o laboriosa, permitiendo así que los modelos de aprendizaje automático se beneficien de grandes volúmenes de datos no etiquetados. La propagación de etiquetas no solo mejora la eficiencia del aprendizaje, sino que también puede conducir a un mejor rendimiento en tareas de clasificación y reconocimiento de patrones, ya que permite que el modelo generalice mejor a partir de ejemplos limitados.
