自己教師あり学習
入力から分類された出力を生成することを目的とする限り、SSLは教師あり学習法である。そうではあるが、ラベル付きの入力と出力の組を明示的に使用する必要はない。代わりにデータから相関関係、データに埋め込まれたメタデータ、または入力に存在するドメイン知識が暗黙的かつ自律的に抽出される。データから生成されたこれらの監視信号は、トレーニングに使用することができる。
SSLは、サンプルデータにラベルを必要としない点で、教師なし学習法と似ている。ただし、教師なし学習とは異なり、データに内在する構造から学習するものではない。
半教師あり学習法(英語版)(semi-supervised learning)は、教師あり学習と教師なし学習を組み合わせたもので、学習データのごく一部にラベルを付ける必要がある。
転移学習では、あるタスクのために開発されたモデルを、別のタスクで再利用する。
オートエンコーダのトレーニングは、出力パターンが入力パターンの最適な再構成になる必要があるため、本質的には自己教師ありのプロセスを構成する。しかし、現在の専門用語では、「自己教師あり(self-supervised)」という用語は、プレテキストタスク(pretext task)のトレーニング設定に基づく分類タスクに関連している。これは、完全に自己完結したオートエンコーダのトレーニングの場合とは異なり、そのようなプレテキストタスクを(人間が)設計することになる。
強化学習では、損失の組み合わせによる自己教師あり学習により、状態に関する最も重要な情報のみが圧縮された形で保持される抽象的な表現を形成することがある。