Para identificar um problema de aprendizagem não supervisionada, precisamos entender que essa abordagem é utilizada quando não temos rótulos ou categorias pré-definidas para os dados. Em vez disso, buscamos padrões ou agrupamentos nos dados. Vamos analisar as alternativas: A) "Pretendemos ter uma ideia do volume de vendas de um produto de varejo a partir de algumas características do ponto de venda." - Aqui, estamos tentando prever um resultado (volume de vendas) com base em características, o que se encaixa em aprendizagem supervisionada. B) "Queremos estimar o valor de imóveis a partir das suas características, tais como sua área, seu andar e sua localização." - Novamente, estamos tentando prever um valor com base em características, o que é um exemplo de aprendizagem supervisionada. C) "Gostaríamos de saber que pessoas ficarão inadimplentes com o pagamento das faturas de seus cartões de crédito." - Este também é um problema de previsão, onde tentamos classificar pessoas em categorias (inadimplente ou não), o que é aprendizagem supervisionada. Nenhuma das alternativas apresentadas descreve um problema de aprendizagem não supervisionada, pois todas envolvem a previsão de um resultado ou a classificação de dados. Portanto, você precisa criar uma nova pergunta.