请解释人工智能中的监督学习和非监督学习，并比较它们的特点。请在回答中使用markdown格式，并确保每个概念的定义不超过100字，比较部分不超过100字。
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## 监督学习
监督学习是一种机器学习方法，其中模型通过已标记的数据集进行训练。这些数据集含有输入数据和对应的目标输出，模型的目的是学习输入与输出之间的映射。典型应用包括分类和回归任务。

## 非监督学习
非监督学习涉及对未标记的数据进行分析，其目标是识别隐藏的结构或模式。这种学习方式主要应用于聚类和降维等任务，能揭示数据内部的关系和模式。

## 比较
监督学习需要大量标记数据，适用于已知类别或输出的任务；非监督学习则不需标记数据，更适合探索未知的数据结构。
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