Vamos analisar as asserções: I. O aprendizado supervisionado exige um conjunto de dados rotulados para que o modelo aprenda. Verdadeiro, essa afirmação está correta, pois o aprendizado supervisionado realmente depende de dados rotulados para treinar o modelo. II. Modelos supervisionados não podem lidar com dados que nunca viram antes. Falso, essa afirmação é incorreta. Modelos supervisionados podem fazer previsões sobre dados novos, desde que esses dados sejam semelhantes aos dados de treinamento. O que pode acontecer é que a precisão das previsões pode ser afetada se os dados novos forem muito diferentes dos dados de treinamento. Agora, vamos às alternativas: a) As asserções I e II são proposições verdadeiras e a II justifica a I. (FALSO, pois a II é falsa) b) As asserções I e II são proposições verdadeiras, mas a II não justifica a I. (FALSO, pois a II é falsa) c) A asserção I é uma proposição verdadeira e a II, falsa. (VERDADEIRO, isso está correto) d) A asserção I é uma proposição falsa e a II, verdadeira. (FALSO, pois a I é verdadeira) e) As asserções I e II são proposições. (FALSO, pois a II é falsa) Portanto, a alternativa correta é: c) A asserção I é uma proposição verdadeira e a II, falsa.