El aprendizaje auto-supervisado con aumento de datos es un método en el que un programa informático aprende sin necesidad de muchas etiquetas manuales.
El programa modifica los datos existentes de diversas maneras, por ejemplo, girando, cambiando los colores o ampliando imágenes.
Estas versiones modificadas ayudan al programa a reconocer características importantes que no cambian con simples modificaciones de los datos.
Así, el programa aprende a comprender mejor los patrones y las relaciones en los datos y puede resolver mejor nuevas tareas en el futuro.