Vamos analisar as alternativas sobre o aprendizado não supervisionado: A) O aprendizado não supervisionado precisa que os dados sejam rotulados para que se possa identificar padrões. - Esta afirmação é falsa, pois o aprendizado não supervisionado, como o próprio nome diz, não requer dados rotulados. B) O aprendizado não supervisionado pode ser usado para descobrir a estrutura subjacente dos dados sem a necessidade de existir um conjunto de dados a priori. - Esta afirmação é verdadeira, pois o aprendizado não supervisionado é exatamente isso: descobrir padrões e estruturas nos dados sem rótulos. C) O aprendizado não supervisionado é usado para problemas de classificação. - Esta afirmação é falsa, pois o aprendizado não supervisionado é mais utilizado para agrupamento e identificação de padrões, enquanto a classificação é uma tarefa de aprendizado supervisionado. D) O aprendizado não supervisionado pode ser usado para descobrir a estrutura subjacente dos dados sem a necessidade de existir um conjunto de dados a priori, porém não é usado na análise exploratória de dados. - Esta afirmação é falsa, pois o aprendizado não supervisionado é frequentemente utilizado na análise exploratória de dados. Portanto, a alternativa correta é: B) O aprendizado não supervisionado pode ser usado para descobrir a estrutura subjacente dos dados sem a necessidade de existir um conjunto de dados a priori.