Para responder à pergunta sobre os desafios do aprendizado não supervisionado, vamos analisar cada uma das alternativas: a) O ajuste dos pesos do modelo - Isso é mais relevante para aprendizado supervisionado, onde temos rótulos para ajustar os pesos. b) A validação com dados rotulados - No aprendizado não supervisionado, não temos dados rotulados, então essa é uma dificuldade, mas não é o principal desafio. c) O uso de GPUs de última geração - Embora o uso de hardware potente possa ajudar, não é um desafio específico do aprendizado não supervisionado. d) A necessidade de balanceamento entre classes - Isso é mais uma preocupação em aprendizado supervisionado, onde as classes precisam ser balanceadas. e) A ausência de uma métrica objetiva para avaliação dos resultados - Este é um desafio significativo no aprendizado não supervisionado, pois, sem rótulos, é difícil avaliar a qualidade dos resultados obtidos. Diante dessa análise, a alternativa que melhor representa um dos principais desafios do aprendizado não supervisionado é: e) A ausência de uma métrica objetiva para avaliação dos resultados.