O aprendizado de máquina é um campo da inteligência artificial que busca capacitar agentes a adquirirem conhecimento e habilidades por meio de algo...

O aprendizado de máquina é um campo da inteligência artificial que busca capacitar agentes a adquirirem conhecimento e habilidades por meio de algoritmos e experiências. Diversos tipos de aprendizado são utilizados nesse contexto, cada um deles possuindo suas vantagens e desafios, e a escolha adequada depende do problema em questão e dos recursos disponíveis.

Considerando o texto apresentado, avalie as afirmações a seguir:

1. Na aprendizagem supervisionada, o agente aprende a partir de exemplos de pares de entrada e saída, utilizando um instrutor que fornece o valor correto da saída para cada entrada.
2. A aprendizagem não supervisionada é caracterizada pela ausência de feedback explícito. O agente aprende a identificar padrões na entrada, mas não recebe informações sobre o valor correto da saída.
3. No aprendizado por reforço, as recompensas ou punições são desnecessárias para guiar o processo de aprendizagem do agente, já que, durante este processo de interação, o agente deixa de realizar ações e feedbacks.
4. Na aprendizagem semi-supervisionada, os exemplos rotulados e não rotulados são processados e utilizados de forma independente no treinamento do agente, permitindo que ele utilize informações de ambos exemplos para melhorias.

É correto o que se afirma em: