Aprendizado Supervisionado
Gabarito: ✅ CERTO. O aprendizado supervisionado utiliza um conjunto de dados de treinamento com saídas desejadas (rótulos) para que o modelo aprenda a mapear entradas em saídas corretas. É exatamente o que descreve o enunciado.
O aprendizado de máquina se divide em três tipos principais: supervisionado, não supervisionado e por reforço. No aprendizado supervisionado, o modelo recebe dados rotulados, ou seja, pares de entrada e saída, e aprende a relação entre eles. Durante o treinamento, o modelo ajusta seus parâmetros para minimizar o erro entre a saída prevista e a saída real, permitindo que ele generalize para novos dados. Exemplos incluem classificação (e-mail é spam ou não) e regressão (preço de uma casa).
A definição está alinhada com a literatura da área: o aprendizado supervisionado compreende um conjunto de dados de treinamento para ensinar modelos a mostrar a saída desejada. Portanto, a assertiva está CORRETA.