Ele pode aprender com dados não rotulados.

Ele exige menos dados para ser eficaz.

Ele utiliza dados rotulados para ensinar o modelo a prever saídas específicas para entradas.

Ele é menos suscetível a problemas de overfitting.

Ele não precisa de feedback de desempenho durante o treinamento.