Para entender a diferença principal entre aprendizado supervisionado e não supervisionado, é fundamental considerar como os dados são utilizados em cada abordagem. Analisando as alternativas: a) A disponibilidade ou ausência de rótulos nos dados - Esta é a principal diferença. No aprendizado supervisionado, os dados têm rótulos (ou seja, as saídas são conhecidas), enquanto no aprendizado não supervisionado, os dados não têm rótulos. b) A complexidade dos algoritmos usados - Isso não é uma diferença fundamental, pois ambos os tipos de aprendizado podem usar algoritmos complexos. c) A aplicação restrita a dados estruturados no aprendizado supervisionado - Embora o aprendizado supervisionado geralmente use dados estruturados, isso não é a principal diferença entre os dois. d) A necessidade de validação cruzada no aprendizado não supervisionado - A validação cruzada é mais comum no aprendizado supervisionado, então essa afirmação não é correta. e) A utilização de técnicas de regressão em ambos - Técnicas de regressão são mais associadas ao aprendizado supervisionado, então essa opção não é correta. Portanto, a alternativa correta que define a principal diferença entre aprendizado supervisionado e não supervisionado é: a) A disponibilidade ou ausência de rótulos nos dados.