Questão 1396 — Análise de Dados

Resposta: E

A resposta está correta. O aprendizado não supervisionado (unsupervised learning) é caracterizado pelo treinamento de sistemas com dados não rotulados ou não classificados, utilizando algoritmos que descobrem padrões ocultos e agrupam informações conforme suas similaridades ou diferenças. Exemplos típicos incluem clustering (k-means, hierárquico) e redução de dimensionalidade. Diferencia-se do aprendizado supervisionado (alternativa D), que requer dados rotulados, e do aprendizado por reforço (alternativa C), que utiliza sinais de recompensa/punição.