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