请解释一下人工智能领域中的监督学习与无监督学习的区别。请用200字左右回答，并给出一个每个学习类型的现实应用的例子。
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监督学习与无监督学习是人工智能中两种主要的机器学习方法，两者的区别主要在于是否有标签数据的指导。监督学习是在训练模型时提供带标签的样本，使模型能够学习输入和输出之间的映射关系，从而对未来的未知数据进行预测或分类。一个典型的监督学习应用是垃圾邮件过滤，通过标记为“垃圾”或“正常”的邮件训练模型，使之能够识别并过滤新的垃圾邮件。而无监督学习则是不需要预先给定标签的训练方法，目的是从大量数据中发现隐藏的结构或规律性，如聚类、降维等。无监督学习的一个实际应用场景是客户细分，通过分析顾客的购物行为等数据，将顾客群体分为几个相似的兴趣群组，以便针对不同群体提供个性化的营销策略。
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