מקודד אוטומטי (Autoencoder) הוא סוג ספציפי של רשת עצבית המשמשת בעיקר למשימות למידה ללא פיקוח. מטרתו היא לקודד או לדחוס נתוני קלט לייצוג דחוס ולאחר מכן לפענח או לשחזר את הנתונים המקוריים מהצורה הקומפקטית הזו. המבנה מורכב משני חלקים עיקריים: המקודד שדוחס את הקלט והמפענח שמשחזר את הנתונים מהייצוג הדחוס. המטרה הטבועה היא למזער את ההבדל, המכונה לעתים קרובות שגיאת שחזור, בין הקלט המקורי לפלט המשוחזר שלו.
מקודדים אוטומטיים זכו לתשומת לב משמעותית בלמידה עמוקה בשל יכולתם ללמוד ייצוגי נתונים ללא פיקוח מפורש. על ידי אילוץ נתונים דרך צוואר בקבוק, הם יכולים ללכוד את התכונות הבולטות ביותר של הקלט, מה שהופך אותם לבעלי ערך עבור הפחתת מימד, זיהוי חריגות וחילוץ תכונות. וריאציות מתקדמות כמו מקודדים אוטומטיים וריאציות (VAEs) או מקודדים אוטומטיים משמיעים עוד יותר מרחיבות את העיקרון הבסיסי כדי לתת מענה למקרי שימוש מיוחדים יותר, ולשפר את הרבגוניות שלהם ביישומי AI.
