Para responder à sua pergunta, vamos analisar as opções apresentadas em relação ao uso de dados rotulados no treinamento de modelos de Machine Learning. A. Aprendizado supervisionado - Esta técnica utiliza dados rotulados para treinar o modelo, onde o algoritmo aprende a partir de exemplos já classificados. B. Aprendizado semirrotulado - Esta técnica utiliza uma combinação de dados rotulados e não rotulados, mas não se concentra apenas em dados rotulados. C. Aprendizado profundo (Deep Learning) - Embora muitas vezes utilize dados rotulados, é uma abordagem que pode ser aplicada em diferentes contextos, incluindo aprendizado supervisionado e não supervisionado. D. Aprendizado não supervisionado - Esta técnica não utiliza dados rotulados, pois busca identificar padrões em dados não rotulados. E. Aprendizado por reforço - Esta técnica envolve um agente que aprende a tomar decisões através de recompensas e punições, sem a necessidade de dados rotulados. Dessa forma, a técnica de Machine Learning que envolve a utilização de dados rotulados para treinar um modelo é: A. Aprendizado supervisionado.