Vamos analisar cada afirmativa: I. Problemas de regressão e classificação são resolvidos predominantemente por modelos de aprendizado supervisionado. Verdadeiro, essa afirmativa está correta, pois o aprendizado supervisionado é utilizado para resolver problemas de regressão e classificação. II. Algoritmos de aprendizado não supervisionado é necessário que tenhamos, inicialmente, dados com o valor da variável alvo (o valor y) a ser calculado. Falso, essa afirmativa está incorreta, pois no aprendizado não supervisionado não temos a variável alvo (valor y) disponível. III. O aprendizado não supervisionado é utilizado para identificar padrões em dados, como agrupamentos. Verdadeiro, essa afirmativa está correta, pois o aprendizado não supervisionado é realmente utilizado para identificar padrões e agrupamentos nos dados. IV. Nos algoritmos de aprendizado supervisionado não é necessário que tenhamos exemplos do valor alvo (o valor y) a ser calculado. Falso, essa afirmativa está incorreta, pois no aprendizado supervisionado precisamos ter exemplos do valor alvo para treinar o modelo. Com base nas análises, as afirmativas corretas são I e III. Portanto, a alternativa que contém todos os itens verdadeiros é: I e III.