描述监督学习和无监督学习的区别。
监督学习是一种机器学习类型，其中计算机提供标记的训练数据，并被要求学习从输入到输出的映射。另一方面，无监督学习不需要任何标记数据，其目标是在不需要任何外部帮助的情况下找到数据中的结构。监督学习用于分类、回归和预测等任务，而无监督学习用于聚类和降维等任务。监督学习模型是在标记数据上训练的，因此需要人类输入，而无监督学习模型必须从原始数据中学习，这不需要人类输入。

监督学习算法也可以用于发现数据中的模式，但这需要标记数据。无监督学习算法能够根据自己的内在知识自主地发现数据中的模式。