Kontrastive Selbstüberwachung ist eine Methode, bei der Computer lernen, wichtige Merkmale in Daten zu erkennen, ohne dass man ihnen sagt, was genau sie suchen sollen.
Das funktioniert, indem das System verschiedene Versionen derselben Information miteinander vergleicht und lernt, sie als ähnlich zu erkennen, während es andere Informationen als unterschiedlich behandelt.
So kann die Maschine wichtige Muster entdecken, zum Beispiel bei Bildern oder Texten, und sich dadurch besser auf neue Aufgaben vorbereiten.
Diese Art des Lernens ist besonders nützlich, wenn es nur wenige oder keine gelabelten Beispiele gibt.