无监督学习和自监督学习都是无需手动标注数据即可训练模型的方法，但它们在如何从大型数据集中获取学习信号方面存在根本差异。无监督学习识别数据中固有的模式或结构，没有任何明确的指导，例如对相似的数据点进行聚类或降低维度。然而，自监督学习通过重新定义任务来创建隐式监督——例如，预测输入数据中缺失的部分。虽然这两种方法都避免了手动标注，但自监督学习明确设计了代理任务来指导模型，而无监督方法则完全依赖于内在的数据属性。
一个关键的区别在于它们如何处理数据。诸如 K-means 聚类或自编码器之类的无监督技术基于统计模式对数据进行分组或重建，这在高维数据集（例如，图像或文本）上可能会遇到困难，因为有意义的结构并不总是显而易见的。自监督方法通过定义迫使模型学习有用表示的预训练任务来解决这个问题。例如，在自然语言处理中，BERT 掩盖单词并训练模型来预测它们，从而有效地将未标记的文本转换为监督任务。同样，在计算机视觉中，像 SimCLR 这样的对比学习框架生成图像的增强视图，并训练模型来识别哪些对属于同一个原始图像。这些任务充当自动标记的一种形式，使自监督学习更易于扩展到复杂数据类型。
可扩展性也各不相同。无监督方法通常需要仔细调整（例如，选择聚类计数），并且随着数据集大小的增长，可能无法很好地泛化，因为模式会变得更加嘈杂。相比之下，自监督学习利用代理任务来提取更丰富的特征，从而更好地转移到下游应用。例如，在数百万未标记图像上预训练的自监督视觉模型稍后可以进行微调，以便用最少量的标记数据进行对象检测。但是，自监督方法需要更多的前期计算资源来设计和训练这些代理任务。在实践中，自监督学习越来越受到大型数据集的青睐，因为它弥合了无监督灵活和类监督任务特定性之间的差距，从而在手动标记不切实际的情况下实现了更好的性能。