Vamos analisar cada uma das afirmações sobre os métodos de Machine Learning: ( ) Classificação, são utilizados para a identificação do rótulo de determinadas observações com base em características e informações previamente conhecidas. É verdadeira (V). A classificação é um método supervisionado que atribui rótulos a dados com base em exemplos conhecidos. ( ) O método regressão é um conjunto de dados não rotulados, este método encontra padrões e os dados são agrupados de acordo com as relações encontradas entre as variáveis. É falsa (F). A regressão é um método supervisionado que modela a relação entre variáveis dependentes e independentes, e não trabalha com dados não rotulados. ( ) Agrupamento ou clustering utilizam um conjunto de dados não rotulados, este método encontra padrões e os dados são agrupados de acordo com as relações encontradas entre as variáveis. É verdadeira (V). O clustering é um método não supervisionado que agrupa dados com base em similaridades, sem rótulos pré-definidos. ( ) Agrupamento ou clustering, são utilizados para a identificação do rótulo de determinadas observações com base em características e informações previamente conhecidas. É falsa (F). O clustering não identifica rótulos, mas sim agrupa dados em clusters. ( ) O método regressão é utilizado em algoritmos de aprendizagem supervisionada, que busca modelar relações entre variáveis dependentes e independentes através de métodos estatísticos. É verdadeira (V). A regressão é um método supervisionado que modela a relação entre variáveis. Agora, organizando as respostas: V; F; V; F; V. Portanto, a alternativa que apresenta a sequência correta é: c) V; F; V; F; V.