自我学习（Self-Learning）算法是机器学习技术中一种重要的分支，是一种以计算机本身不断改变策略结构实现自我学习，并可以不断优化策略的技术。将系统建模，假定当前状态可以通过执行某些动作而得到改善，以此作为系统行为选择的基础。
自我学习算法目前已成为人工智能领域的一个热门话题，其可以帮助计算机学习复杂的概念，拥有比传统编程更高的计算能力。鉴于其用于整定模型和参数的循环结构，自我学习算法能够有效地调节权重，从而获得较好的结果。
自我学习算法被广泛应用于现实问题的求解中。一方面，它可以建立优化算法空间，利用拟合权重获取优良的结果；另一方面，它还可以运用大量的数据来建立灵活的学习策略，避免传统学习算法的过拟合问题，提高学习效率。
以上是自我学习算法的基本介绍，此算法的使用已发挥出了极大的性能，彻底改变了传统机器学习和人工智能技术的发展路径，为人工智能未来发展开辟更多新的可能性。
