Para entender o que é um "algoritmo de aprendizado supervisionado", precisamos considerar a definição básica desse tipo de algoritmo. O aprendizado supervisionado é um método de aprendizado de máquina onde o modelo é treinado usando um conjunto de dados rotulados, ou seja, dados que já têm as respostas conhecidas. O objetivo é que o algoritmo aprenda a prever ou classificar novas informações com base nesses dados rotulados. Analisando as opções: a) Um algoritmo que aprende sem qualquer tipo de intervenção humana. - Isso descreve aprendizado não supervisionado, não supervisionado. b) Um algoritmo que usa dados rotulados para aprender a prever ou classificar novas informações. - Esta é a definição correta de aprendizado supervisionado. c) Um algoritmo que apenas analisa grandes volumes de dados. - Isso não é específico para aprendizado supervisionado. d) Um algoritmo que utiliza apenas informações não estruturadas para aprender. - Isso descreve aprendizado não supervisionado ou outras abordagens, não supervisionado. e) Um algoritmo que é usado para segmentação de imagens digitais. - Embora alguns algoritmos de aprendizado supervisionado possam ser usados para isso, não é uma definição geral. Portanto, a alternativa correta é: b) Um algoritmo que usa dados rotulados para aprender a prever ou classificar novas informações.