Os principais métodos de aprendizado de máquina são: 1. Aprendizado Supervisionado: O modelo é treinado com dados rotulados, onde a saída é conhecida. 2. Aprendizado Não-Supervisionado: O modelo trabalha com dados não rotulados, buscando padrões ou agrupamentos. 3. Aprendizado por Reforço: O modelo aprende a tomar decisões através de recompensas e punições em um ambiente dinâmico. 4. Aprendizado Semisupervisionado: Combina dados rotulados e não rotulados para melhorar a aprendizagem. Portanto, a opção correta é "Aprendizado Supervisionado, Não-Supervisionado, Por Reforço, e Semisupervisionado".