تقنية تعلم آلي تُستخدم لتعلّم الميزات العامة لمجموعة بيانات غير موسومة عن طريق تعليم النموذج إيجاد نقاط البيانات المتشابهة والمختلفة ضمن تلك المجموعة. يعمل التعلم التبايني بطريقة مشابهة لآلية تمييز الدماغ البشري بين الأشياء. فعلى سبيل المثال يميز الإنسان بين القطط والكلاب من خلال التعرف على أوجه التشابه والاختلاف بينهما. وبشكل مماثل يقوم النموذج بالبحث عن أزواج نقاط البيانات المتشابهة والمختلفة لتعلّم الميزات عالية المستوى حول تلك البيانات قبل أن يملك مهمة محددة مثل التصنيف حتى.
يكسب التعلم التبايني قوته وأهميته من القدرة على تدريب النماذج المختلفة على تعلم الكثير حول البيانات دون الحاجة لوسمها بشكل مشابهة لما هو عليه الحال في التعلم ذاتي التوجيه. ففي معظم سيناريوهات العالم الحقيقي تكون البيانات غير موسومة، لا سيما في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية أو معالجة اللغات الطبيعية. وعادةً ما يكون وسم البيانات مكلفاً للغاية أيضاً سواء من حيث الوقت والجهد أو من الناحية الاقتصادية.
