Você foi contratado para o posto de cientista de dados, para compor uma equipe, que atualmente já trabalha com dados, mas não possui experiência em...

Considerando que o objetivo é agrupar clientes em grupos de interesse, a opção mais adequada seria o modelo do tipo k-Means (alternativa B). Esse modelo é uma técnica de aprendizado não supervisionado que agrupa dados em clusters, ou seja, grupos com características semelhantes. Como não há um conjunto de dados rotulados, o k-Means é uma boa opção para esse tipo de problema. O classificador bayesiano (alternativa A) é uma técnica de aprendizado supervisionado que utiliza a probabilidade para classificar dados. Já o classificador do tipo k-NN (alternativa C) é uma técnica de aprendizado supervisionado que classifica dados com base na proximidade com outros dados já rotulados. Ambas as técnicas são mais adequadas para problemas de classificação. As redes neurais do tipo LSTM (alternativa D) e CNN (alternativa E) são técnicas de aprendizado profundo que são mais adequadas para problemas mais complexos, como reconhecimento de imagens e processamento de linguagem natural. Para o problema descrito, o modelo do tipo k-Means é mais simples e eficiente.