是的，自监督学习 (SSL) 可以处理结构化和非结构化数据。SSL 是一种机器学习方法，模型通过直接从输入数据生成标签来学习模式，而不依赖外部标注。这种灵活性使得 SSL 可以通过设计利用数据本身固有关系的任务来适应不同的数据类型。对于结构化数据（例如表格数据集）和非结构化数据（例如文本、图像），SSL 框架创建预测任务，迫使模型学习有意义的表示，无论数据格式如何。
对于非结构化数据，SSL 已广泛应用于自然语言处理 (NLP) 和计算机视觉等领域。在 NLP 中，像 BERT 这样的模型使用掩码语言建模，其中隐藏句子的一部分，模型根据上下文预测缺失的单词。对于图像，像对比学习（例如 SimCLR）这样的方法训练模型来识别两个增强版本的图像（例如裁剪或旋转）是否属于同一个原始源。这些任务要求模型学习文本中的语义关系或图像中的视觉模式等特征，而无需标记数据。
SSL 也适用于结构化数据，尽管讨论较少。例如，在表格数据集中，模型可以利用其他列的信息预测某一列的缺失值（例如，根据购买历史预测客户的年龄）。时间序列数据是一种结构化数据，可以利用 SSL 通过训练模型根据过去的序列预测未来值（例如，预测股票价格）。自编码器（一种神经网络）可以在压缩后重建输入数据，学习结构化数据集的潜在表示。这些方法通过围绕数据现有关系构建预测任务，展示了 SSL 对结构化格式的适应性。
总而言之，SSL 的优势在于其能够从数据结构或内容中创建监督信号，使其适用于各种数据类型。开发者可以使用掩码预测或对比学习等成熟技术为非结构化数据实现 SSL，而结构化数据可以利用缺失值填充或序列预测等任务。关键在于设计一个与数据固有模式一致的预文本任务，使模型能够在无需手动标注的情况下学习有用的表示。