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João foi selecionado por sua chefia para liderar um projeto de criação de uma inteligência artificial que fosse capaz de classificar, a partir de fotos obtidas pelas câmeras de segurança de cada agência, se, ao entrar na agência, a pessoa está utilizando algum tipo de chapéu, óculos, ambos ou nenhum acessório. Uma base de dados com amostras em quantidade e qualidade suficientes foi fornecida para João. Sendo assim, ele optou por seguir com uma abordagem baseada em modelos de redes neurais.
Ao analisar a base de dados, João notou que havia imagens anotadas com a classe esperada (target preenchido) e também algumas imagens que possuíam o campo de classe esperada vazio. Primeiramente, ele considerou descartar as imagens que não possuíam a classe esperada preenchida, mas, após breve reflexão e muitas pesquisas, decidiu adotar a seguinte estratégia: utilizar as imagens que possuíam a classe esperada para treinar um modelo inicial de classificação. Esse modelo seria usado para predizer as classes das imagens com tal campo vazio. A partir desse ponto, todas as imagens teriam uma classe associada e, assim, todas poderiam ser utilizadas para treinar o modelo final. Essa abordagem é conhecida como aprendizado