Tarefas de classificação que não precisam de exemplos de saída são realizadas pelo tipo de aprendizado não supervisionado, alternativa B. O aprendizado não supervisionado é usado quando não há exemplos de saída rotulados disponíveis para treinar o modelo. Em vez disso, o modelo deve encontrar padrões e estruturas nos dados de entrada por conta própria.
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