Para entender o que caracteriza o aprendizado de máquina não supervisionado, é importante saber que essa abordagem trabalha com dados que não possuem rótulos. O objetivo é encontrar padrões ou estruturas nos dados. Analisando as opções: a) Redução de dimensionalidade, agrupamento de dados não rotulados com base em suas semelhanças ou diferenças. - Esta opção descreve corretamente o aprendizado não supervisionado, pois envolve a análise de dados não rotulados e a identificação de padrões. b) Redução de dimensionalidade, agrupamento de dados com base nas características que relacionem os dados/input com o resultado/output. - Esta opção sugere uma relação entre dados e resultados, o que é mais característico do aprendizado supervisionado, onde há rótulos. Portanto, a alternativa correta que caracteriza o aprendizado de máquina não supervisionado é: a) redução de dimensionalidade, agrupamento de dados não rotulados com base em suas semelhanças ou diferenças.