在人工智能的宏伟蓝图中，机器学习扮演着至关重要的角色，而监督学习更是其中的核心。传统的监督学习依赖于大量精确标注的数据来训练模型，以期达到对未知数据的准确预测。但在现实世界中的数据往往并非如此理想：标注成本高昂、专家资源有限、数据质量参差不齐。弱监督学习（Weakly Supervised Learning）在这样的背景下应运而生，弱监督学习是一种在标注信息不完整或不精确的条件下，依然能够有效训练机器学习模型的方法。弱监督学习的出现，不仅缓解了对大量精确标注数据的依赖，还开辟了机器学习应用的新天地。接下来，我们将深入探讨弱监督学习的概念、方法及其在现代人工智能领域中的重要性。