Respostas
As opções I, II e III estão corretas. O aprendizado por reforço é uma técnica de aprendizado de máquina em que o agente aprende a partir de suas próprias ações e experiências, recebendo recompensas ou punições por suas escolhas. O aprendizado supervisionado é uma técnica de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado com um conjunto de dados rotulados, ou seja, com exemplos de entrada e saída esperada, para que possa aprender a fazer previsões precisas em novos dados. O aprendizado não supervisionado é uma técnica de aprendizado de máquina em que o modelo é treinado com um conjunto de dados não rotulados, ou seja, sem exemplos de entrada e saída esperada, para que possa encontrar padrões e estruturas nos dados.
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