L'apprentissage auto-supervisé avec augmentation de données est une méthode où un programme informatique apprend sans avoir besoin de nombreuses annotations manuelles.
Le programme modifie les données existantes de différentes manières, par exemple en les faisant pivoter, en changeant les couleurs ou en agrandissant les images.
Ces versions modifiées aident le programme à reconnaître des caractéristiques importantes qui ne changent pas avec de simples modifications des données.
Ainsi, le programme apprend à mieux comprendre les motifs et les relations dans les données et peut ensuite mieux résoudre de nouvelles tâches.