为自监督学习创建数据集涉及设计任务，使模型能够从原始数据中生成自己的标签。这通过利用数据固有的结构或关系来实现。例如，在文本数据中，你可以遮盖某些词语并训练模型来预测它们；而在图像中，你可以旋转或裁剪图像的一部分，并要求模型恢复原状。关键是定义一个预设任务（pretext task），迫使模型在无需手动标注的情况下学习有意义的表示。当标注数据稀缺或获取成本高时，这种方法尤其有用。
具体方法取决于数据类型。对于文本，一种常见技术是掩码语言建模（masked language modeling），其中句子中的随机词语被占位符（例如 [MASK]）替换，模型预测缺失的词语。在计算机视觉中，旋转、颜色失真或块打乱等变换可以创建原始图像和修改后图像的配对，任务是反转变换或识别图像块之间的关系。对于时间序列数据，你可以隐藏序列中的一部分，并训练模型预测缺失的值。这些任务需要仔细设计，以确保模型学习到可泛化的特征，而不是微不足道的模式。例如，预测图像旋转之所以有效，是因为模型必须理解物体的方向，而简单的颜色偏移可能无法提供足够的学习信号。
实际实现涉及预处理和数据增强。像 OpenCV 或 PIL 这样的工具可以应用图像变换，而像 HuggingFace 的 tokenizers 这样的库可以处理文本掩码。对于时间序列数据，滑动窗口技术（使用 pandas 或 numpy）可以生成子序列用于预测任务。确保数据集的多样性至关重要——例如，平衡图像变换的旋转角度，或在文本中掩盖不同类型的词语（名词、动词）。验证仍然是必要的：即使标签是自生成的，模型也必须在未见过且经过相同变换的数据上表现良好。避免过于复杂的任务，以免阻碍收敛，并测试多个预设任务（pretext tasks），以找到最适合您领域的方法。