A previsão de dados e a análise de cenários são práticas essenciais em diversas áreas, desde negócios até pesquisa científica. Para executar essas tarefas de maneira eficaz, é necessário utilizar uma variedade de técnicas, algoritmos e ferramentas. Nesse contexto, os algoritmos de aprendizado de máquina desempenham um papel crucial, pois são capazes de lidar com conjuntos de dados complexos e capturar relações não lineares entre variáveis. Sobre esse contexto, analise as assertivas a seguir e identifique as corretas. I. Algoritmos de aprendizado de máquina, como regressão linear, árvores de decisão e redes neurais, são, frequentemente, aplicados na previsão de dados, devido sua capacidade de lidar com conjuntos de dados complexos e capturar relações não lineares entre as variáveis. II. Na análise de cenários, o uso de simulações computacionais é comum, permitindo a manipulação de variáveis e a observação dos resultados em diferentes situações. III. Técnicas de visualização de dados, como gráficos e dashboards interativos, não desempenham um papel fundamental na representação e comunicação dos resultados da previsão e da análise de cenários. IV. A qualidade dos resultados obtidos na previsão de dados e na análise de cenários não depende da disponibilidade de dados confiáveis e relevantes, mas da escolha adequada das técnicas e dos modelos. V. A escolha adequada das técnicas e dos modelos não é essencial para garantir a precisão e a validade das previsões e dos cenários simulados. São verdadeiras: Alternativas: I e IV, apenas. I e II, apenas. II e IV, apenas. II e III, apenas. I, II e III, apenas.