Vamos analisar cada afirmativa: I. Os tipos de aprendizagem de máquina são aprendizado supervisionado, aprendizado guiado e aprendizado não supervisionado. Falso, a terminologia correta inclui aprendizado supervisionado, aprendizado não supervisionado e aprendizado por reforço. O termo "aprendizado guiado" não é comumente utilizado na literatura de machine learning. II. No aprendizado supervisionado, os problemas a serem resolvidos são definidos e há conhecimento prévio do banco de dados. Verdadeiro, essa afirmativa está correta, pois no aprendizado supervisionado, o modelo é treinado com dados rotulados, onde as saídas são conhecidas. III. No aprendizado guiado, os problemas são definidos, mas os bancos de dados são desconhecidos. Falso, essa afirmativa é incorreta, pois o termo "aprendizado guiado" não é reconhecido e, no aprendizado supervisionado, os dados são conhecidos. IV. No aprendizado não supervisionado, os problemas não são definidos e as características dos dados do banco não são conhecidas. Verdadeiro, essa afirmativa está correta, pois no aprendizado não supervisionado, o modelo tenta encontrar padrões nos dados sem rótulos ou saídas conhecidas. Com base nas análises, as afirmativas verdadeiras são II e IV. Portanto, a alternativa correta é: 3. Correta: II e IV.