是的，自监督学习 (SSL) 可以通过使模型即使在输入的部分缺失时也能学习到鲁棒的表示来帮助解决缺失数据问题。 SSL 通过构建围绕任务的学习过程来实现这一点，这些任务要求模型仅使用可用的信息来预测或重建缺失的数据部分。 SSL 不仅仅依赖于带标签的数据，而是利用数据本身的内在结构来训练模型，这可以提高它们在推理过程中处理差距的能力。 例如，在自然语言处理 (NLP) 中，像 BERT 这样的模型通过屏蔽句子中的单词并预测它们来进行预训练，从而有效地学习从上下文中推断缺失的标记。 这种方法构建了对不完整输入的弹性，这种优势扩展到其他数据类型，如图像或表格数据。
SSL 处理缺失数据的一个实际例子包括在故意损坏的数据集上训练模型。 例如，在图像处理中，可以训练模型通过分析周围的像素来重建图像的缺失块。 类似地，在表格数据中，模型可以通过学习其他特征（如诊断代码或实验室结果）之间的关系来预测缺失的特征值（例如，医疗数据集中的患者年龄）。 像对比学习这样的技术——模型学习识别相似和不同的数据点——也可以适应于不完整的输入。 通过对带有和不带有合成缺失值的成对数据进行训练，模型学习识别尽管存在差距但仍然保持一致的模式，使其在部署期间更加强大。
然而，SSL 并非万能的解决方案。 它的有效性取决于缺失数据的分布方式以及预训练任务设计的质量。 例如，如果数据有系统地缺失（例如，传感器发生故障并跳过整个特征），则模型可能会遇到困难，除非预训练明确地模拟了类似的情况。 此外，SSL 需要足够的未标记数据来学习有意义的模式，这可能并非总是可用。 开发人员应将 SSL 与传统的补全或概率建模方法结合起来，以获得最佳结果。 例如，混合方法可以使用 SSL 生成捕获数据关系的特征嵌入，然后应用这些嵌入来提高下游任务中的补全准确性。 当处理真实的缺失数据挑战时，这种 SSL 和经典技术的平衡通常会产生最佳结果。