Para entender a principal característica do "unsupervised learning" (aprendizado não supervisionado), precisamos considerar que essa abordagem não utiliza dados rotulados. Em vez disso, ela busca identificar padrões ocultos ou estruturas nos dados. Analisando as alternativas: A) Uso de dados rotulados para treinar modelos. - Esta opção descreve o aprendizado supervisionado, não o não supervisionado. B) Aprendizado sem dados rotulados, identificando padrões ocultos. - Esta é a definição correta do aprendizado não supervisionado. C) Um método que combina aprendizado supervisionado e não supervisionado. - Isso não é uma característica do aprendizado não supervisionado. D) Aprendizado supervisionado com feedback humano constante. - Novamente, isso se refere ao aprendizado supervisionado. E) Uma técnica usada exclusivamente para processamento de texto. - O aprendizado não supervisionado pode ser aplicado a diversos tipos de dados, não apenas texto. Portanto, a alternativa correta é: B) Aprendizado sem dados rotulados, identificando padrões ocultos.