监督学习和无监督学习的核心区别是()。 A. 是否使用神经网络B. 数据是否带有标签C. 是否需要高性能计算D. 是否处理图像数据

监督学习和无监督学习是机器学习中的两种主要类型。监督学习需要带有标签的数据，即每个输入数据都有一个对应的输出标签，模型通过学习这些标签来预测新的数据。而无监督学习则不需要标签，它主要处理的是没有标签的数据，目的是发现数据中的结构或模式。因此，监督学习和无监督学习的核心区别在于数据是否带有标签。