请详细解释一下人工智能中的监督学习和非监督学习的区别，并用表格列出它们的对比。
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| 特征       | 监督学习                                 | 非监督学习                             |
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| 定义       | 使用带有标签的训练数据进行学习               | 使用没有标签的训练数据进行学习            |
| 数据类型    | 训练数据有明确的输入和输出标签                  | 训练数据没有明确的输出标签                |
| 学习目标    | 预测或分类新的输入数据到已知的输出类别             | 发现数据中的隐藏结构或模式               |
| 典型任务     | 分类、回归、序列预测等                                | 聚类、降维、关联规则挖掘等               |
| 优点       | 可以处理复杂任务，有明确的性能度量方法                | 不需要标签，资源需求较少，适合探索性分析       |
| 缺点       | 需要大量标注数据，可能存在标签偏见                  | 结果解释性差，难以评估模型的正确性          |
| 应用场景     | 图像分类、语音识别、自然语言处理等                  | 市场细分、异常检测、社交媒体分析等           |
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