自监督学习是一种方法，计算机通过它学习识别数据中的模式，而无需有人告诉它正确答案。

可以把它想象成拼图游戏，拼图时看不到盒子上的图片——计算机利用数据的一部分来预测另一部分。

这样，机器从数据本身学习，而不需要大量带标签的示例。

这有助于从大量数据中获取知识，即使没有准确的解释或标签。

自监督学习常用于图像、文本或语音，以训练更好的模型。