Aprendizado de Máquina
Gabarito: letra B. As três afirmativas descrevem com precisão os três principais tipos de aprendizado de máquina (supervisionado, não supervisionado e por reforço), conforme a definição padrão da área. Cada uma delas é uma afirmação verdadeira.
A questão testa o conhecimento básico sobre as categorias de algoritmos de Machine Learning. Nenhuma das afirmativas apresenta erro conceitual.
Item I — ✅ Correto
A afirmativa descreve corretamente o aprendizado supervisionado: os algoritmos são treinados com dados rotulados (pares entrada-saída) e aprendem a mapear entradas para saídas. Exemplos clássicos incluem classificação e regressão.
Item II — ✅ Correto
A afirmativa descreve corretamente o aprendizado não supervisionado: os algoritmos recebem dados sem rótulos e buscam identificar padrões ou estruturas ocultas, como agrupamentos (clustering) ou redução de dimensionalidade. O modelo não sabe de antemão o que os padrões representam.
Item III — ✅ Correto
A afirmativa descreve corretamente o aprendizado por reforço: um agente interage com um ambiente, recebendo recompensas ou punições conforme suas ações, e aprende a tomar decisões que maximizem a recompensa cumulativa. Exemplos incluem jogos e robótica.
Conclusão: Todas as três afirmativas estão corretas. Portanto, a alternativa correta é a letra B (As afirmativas I, II e III estão corretas).