Vamos analisar cada item: I. No caso de reconhecimento de dígitos MNIST, uma maneira comum de medir a similaridade de imagem é contar as correspondências pixel a pixel. Verdadeiro, essa é uma abordagem comum para medir a similaridade entre imagens, especialmente em tarefas de reconhecimento de padrões. II. Um exemplo típico de uma aplicação do método do vizinho mais próximo é prever o comportamento do usuário em aplicativos de IA, como sistemas de recomendação. Falso, embora o método do vizinho mais próximo (KNN) possa ser usado em sistemas de recomendação, ele não é o único ou o mais típico. Sistemas de recomendação geralmente utilizam filtragem colaborativa ou outros métodos mais complexos. III. Os sistemas de recomendação atuais usam filtragem colaborativa em vez dos metadados inseridos manualmente. Verdadeiro, muitos sistemas de recomendação modernos utilizam filtragem colaborativa, que se baseia nas interações dos usuários, em vez de depender apenas de metadados. Com base nas análises: - O item I é correto. - O item II é falso. - O item III é correto. Portanto, a alternativa que contém todos os itens verdadeiros é: b) Somente I e III são corretos.