L’apprentissage auto-supervisé se base sur un réseau de neurones artificiels et peut être considéré à mi-chemin entre l’apprentissage supervisé et non supervisé. Il a l’avantage majeur de traiter des données non-étiquetées et de générer automatiquement les étiquettes associées, sans intervention humaine. Cette méthode fonctionne en masquant une partie des données d'apprentissage et en entraînant le modèle à identifier ces données cachées.