Para entender o que caracteriza o aprendizado não supervisionado, é importante saber que essa abordagem se refere a modelos que trabalham com dados que não possuem rótulos. O objetivo é encontrar padrões ou estruturas nos dados sem a necessidade de supervisão externa. Analisando as alternativas: a) Quando o modelo é treinado com dados rotulados. - Esta descrição se refere ao aprendizado supervisionado, não ao não supervisionado. b) Quando o modelo organiza dados sem rótulos. - Esta é a definição correta do aprendizado não supervisionado, pois ele busca identificar padrões em dados que não têm rótulos. c) Quando o modelo utiliza feedback contínuo. - Isso se relaciona mais ao aprendizado por reforço, não ao aprendizado não supervisionado. d) Quando o modelo é usado apenas para jogos. - Essa afirmação é muito restritiva e não se aplica ao conceito de aprendizado não supervisionado. e) Quando o modelo depende de lógica explícita programada. - Isso se refere a abordagens mais tradicionais de programação, não ao aprendizado não supervisionado. Portanto, a alternativa correta é: b) Quando o modelo organiza dados sem rótulos.