Para entender o que caracteriza um modelo de aprendizado não supervisionado, é importante saber que esse tipo de aprendizado não utiliza dados rotulados. Em vez disso, ele busca identificar padrões ou agrupamentos nos dados disponíveis. Analisando as alternativas: A) Ele aprende apenas com dados rotulados. - Incorreto, pois modelos não supervisionados não utilizam dados rotulados. B) Ele aprende a partir de dados não rotulados, buscando padrões ou agrupamentos. - Correto, essa é a definição de aprendizado não supervisionado. C) Ele faz previsões com base em um conjunto fixo de dados. - Incorreto, pois não é o foco do aprendizado não supervisionado. D) Ele requer interação constante com o usuário. - Incorreto, não é uma característica do aprendizado não supervisionado. E) Ele aprende a partir de dados de entrada e saída juntos. - Incorreto, isso se refere ao aprendizado supervisionado. Portanto, a alternativa correta é: B) Ele aprende a partir de dados não rotulados, buscando padrões ou agrupamentos.