O Aprendizado de Máquina (Machine Learning) aplica-se em diferentes áreas da engenharia, como manutenção preditiva e otimização de processos. Na manutenção preditiva, algoritmos supervisionados utilizam dados rotulados de falhas anteriores para prever quando um equipamento apresentará problemas, permitindo intervenções antes da paralisação. Já a otimização de processos utiliza modelos que analisam variáveis múltiplas de produção, como temperatura, pressão e tempo de operação, para recomendar ajustes que aumentem a eficiência. A efetividade dessas aplicações depende da qualidade dos dados coletados e da adoção de uma cultura Data Driven, que garante decisões fundamentadas em evidências confiáveis. Considerando as informações apresentadas, analise as afirmativas a seguir: I. A manutenção preditiva com ML antecipa falhas com base em padrões históricos. II. A otimização de processos busca identificar fatores críticos e ajustar variáveis operacionais. III. A aplicação de ML independe da qualidade dos dados, desde que haja grande volume disponível. IV. A cultura Data Driven favorece a aplicação eficaz de algoritmos de Machine Learning. Considerando o contexto apresentado, é correto