Vamos analisar cada uma das afirmações sobre o tópico de Treinamento de IA: 1. ( ) O algoritmo de K-means é uma técnica de clustering supervisionado que agrupa dados com base em suas similaridades. Falso (F). O K-means é uma técnica de clustering não supervisionado, pois não utiliza rótulos para agrupar os dados. 2. ( ) Redes recorrentes (RNNs) possuem conexões de ciclo, o que lhes permite manter informações de etapas anteriores e aprender sequências temporais. Verdadeiro (V). As RNNs são projetadas para lidar com dados sequenciais e têm conexões que permitem que informações de etapas anteriores sejam mantidas. 3. ( ) Em algoritmos de aprendizado supervisionado, os rótulos de saída são utilizados para guiar o processo de aprendizado do modelo. Verdadeiro (V). No aprendizado supervisionado, os rótulos são essenciais para treinar o modelo, pois fornecem a resposta correta para as entradas. 4. ( ) O método de Bagging combina previsões de modelos fracos treinados independentemente para formar um modelo forte e mais robusto. Verdadeiro (V). O Bagging (Bootstrap Aggregating) é uma técnica que combina múltiplos modelos para melhorar a robustez e a precisão. 5. ( ) A métrica de Erro Quadrático Médio (MSE) é mais adequada para avaliar modelos de classificação do que para regressão. Falso (F). O MSE é uma métrica utilizada principalmente para avaliar modelos de regressão, não de classificação. Agora, vamos compor a sequência correta: 1. F 2. V 3. V 4. V 5. F Portanto, a sequência correta é: F V V V F. A alternativa que apresenta essa sequência é: F V V V F.