Vamos analisar as alternativas sobre a principal vantagem do "Aprendizado por Reforço" em Inteligência Artificial: a) Ele usa dados rotulados para prever resultados. - Isso se refere mais ao aprendizado supervisionado, não ao aprendizado por reforço. b) Ele aprende por meio de tentativa e erro, recebendo recompensas ou punições para melhorar o desempenho. - Esta é uma descrição precisa do aprendizado por reforço, onde o agente aprende a partir das consequências de suas ações. c) Ele não precisa de dados para funcionar. - Embora o aprendizado por reforço não dependa de dados rotulados, ele ainda precisa de interações com o ambiente. d) Ele nunca aprende de maneira autônoma. - Isso não é verdade, pois o aprendizado por reforço é, na verdade, um método de aprendizado autônomo. e) Ele é usado apenas em sistemas de recomendação. - O aprendizado por reforço é utilizado em diversas áreas, não apenas em sistemas de recomendação. Portanto, a alternativa correta que representa a principal vantagem do "Aprendizado por Reforço" é: b) Ele aprende por meio de tentativa e erro, recebendo recompensas ou punições para melhorar o desempenho.