Vamos analisar as alternativas para identificar a principal diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado: A) O aprendizado supervisionado usa rótulos nos dados, enquanto o não supervisionado não usa. - Esta afirmação é correta. No aprendizado supervisionado, os dados são rotulados, o que significa que temos a saída desejada para treinar o modelo. No aprendizado não supervisionado, não temos rótulos, e o modelo tenta encontrar padrões ou agrupamentos nos dados. B) O aprendizado não supervisionado é sempre mais preciso. - Esta afirmação é incorreta. A precisão depende do contexto e do tipo de problema, não é uma regra que o aprendizado não supervisionado seja sempre mais preciso. C) O aprendizado supervisionado não pode ser usado com grandes conjuntos de dados. - Esta afirmação é falsa. O aprendizado supervisionado pode ser aplicado a grandes conjuntos de dados, e muitas vezes é utilizado dessa forma. D) Não há diferença significativa entre eles. - Esta afirmação é incorreta, pois há uma diferença clara e fundamental entre os dois tipos de aprendizado. Portanto, a alternativa correta é: A) O aprendizado supervisionado usa rótulos nos dados, enquanto o não supervisionado não usa.