Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar a correta sobre Machine Learning: a) As máquinas aprendem somente quando ficamos repetindo verbalmente informações através de assistentes como a Siri ou a Alexa, por exemplo. - Esta afirmação é incorreta, pois o aprendizado de máquinas não se limita a interações verbais e envolve muitos outros métodos de aprendizado. b) Assim como acontece com o ser humano, as máquinas só aprendem quando erram, ou seja, quando fornecemos dados errados para que elas façam a classificação. - Embora o erro possa ser parte do processo de aprendizado, não é a única forma de aprendizado. As máquinas também aprendem com dados corretos. c) O padrão, ou seja, a repetição de determinadas informações e comportamentos, é responsável pela aprendizagem das máquinas. - Esta afirmação é um pouco vaga e não captura a essência do aprendizado de máquina, que envolve mais do que apenas repetição. d) A aprendizagem das máquinas pode ocorrer de forma supervisionada (quando há um profissional escolhendo quais dados serão fornecidos para a máquina) e de forma não supervisionada (quando a própria máquina faz a classificação dos dados apresentados para ela). - Esta afirmação é correta. O aprendizado supervisionado e não supervisionado são duas abordagens principais em Machine Learning. Portanto, a alternativa correta é: d) A aprendizagem das máquinas pode ocorrer de forma supervisionada (quando há um profissional escolhendo quais dados serão fornecidos para a máquina) e de forma não supervisionada (quando a própria máquina faz a classificação dos dados apresentados para ela).