Imagine que você está trabalhando para uma agência de publicidade que irá atuar com análise de visualização e métricas em suas redes sociais. Assim...

Considerando as features apresentadas, as abordagens mais adequadas para desenvolver um algoritmo de aprendizado de máquina que seja capaz de predizer o número de visualizações nos artigos do blog da agência são: I. Regressão linear, que é uma técnica estatística utilizada para modelar a relação entre uma variável dependente e uma ou mais variáveis independentes, permitindo prever valores futuros com base em dados históricos. II. Árvore de decisão, que é um modelo de aprendizado de máquina que utiliza uma estrutura de árvore para representar as decisões e suas possíveis consequências, permitindo identificar padrões e prever resultados com base em dados históricos. III. Redes neurais, que são modelos de aprendizado de máquina inspirados no funcionamento do cérebro humano, capazes de identificar padrões complexos e prever resultados com base em dados históricos. IV. Teste de acurácia, que é uma técnica utilizada para avaliar a precisão de um modelo de aprendizado de máquina, comparando as previsões feitas pelo modelo com os resultados reais. Portanto, a alternativa correta é a letra d) I, II e III, apenas.