Para responder a essa pergunta, precisamos entender a diferença entre algoritmos supervisionados e não supervisionados em aprendizado de máquina. - Algoritmos supervisionados: Utilizam um conjunto de dados que contém entradas e saídas (rótulos). O objetivo é aprender uma função que mapeia as entradas para as saídas, ou seja, prever o rótulo correto com base nos dados de entrada. - Algoritmos não supervisionados: Trabalham com dados que não têm rótulos. O objetivo é encontrar padrões ou agrupamentos nos dados sem a necessidade de um rótulo pré-definido. Agora, analisando as alternativas: a) supervisionado, porque humanos precisarão verificar a execução do algoritmo. - Isso não é uma razão válida para escolher um algoritmo supervisionado. b) supervisionado, porque o conjunto de treinamento possui dados e rótulo, sendo necessário aprender a função que prediz o rótulo correto. - Esta é uma descrição correta do aprendizado supervisionado. c) não supervisionado, porque humanos não precisarão verificar a execução do algoritmo. - Isso não justifica a escolha de um algoritmo não supervisionado. d) não supervisionado, porque o conjunto de treinamento possui dados e rótulo, sendo necessário aprender a função que prediz o rótulo correto. - Isso é incorreto, pois descreve o aprendizado supervisionado. e) não supervisionado, porque, no futuro, os rótulos não estarão disponíveis. - Embora isso possa ser verdade em alguns contextos, não é uma justificativa clara para a escolha de um algoritmo não supervisionado. A alternativa correta é: b) supervisionado, porque o conjunto de treinamento possui dados e rótulo, sendo necessário aprender a função que prediz o rótulo correto.