自学习程序是指 能够通过未标注的数据进行学习，通常采用半监督或无监督学习方式的机器学习模型。这种技术能够在数据量不足或标注成本高昂的情况下，提升模型的性能。自学习的主要方法包括伪标签生成和自监督学习等，应用场景广泛，例如自然语言处理和计算机视觉等领域。
此外，自学习也可以指 编程软件在没有人为干预的情况下，自我学习、分析、执行编程任务的能力。这种自主编程能力使得软件能够通过分析大量数据、先例和编程模式，不断优化和调整自身的编程策略。
结合上述信息，自学习程序是利用算法和模型在无监督或半监督的情况下，从数据中自动提取知识并改进自身性能的过程。这种学习方式在数据稀缺或标注成本高昂时尤其有用，并且能够提升模型在自然语言处理和计算机视觉等领域的应用效果。