Sebehra je způsob trénování AI, při kterém systém vytváří vlastní tréninkové situace tím, že hraje proti sobě nebo proti svým předchozím verzím. Nemusí tak dostávat ručně připravený příklad každého správného kroku: z výsledku hry nebo simulace si odvozuje, co fungovalo, a postupně upravuje strategii. Používá se hlavně v posilovaném učení, například u her a robotiky, kde lze pravidla prostředí vyhodnotit automaticky.
