O aprendizado de máquina pode ser classificado em três categorias principais: aprendizado supervisionado, não supervisionado e por reforço. Cada uma dessas abordagens apresenta características próprias quanto ao uso de dados, à forma de aprendizado e às aplicações práticas. Considerando as informações aqui apresentadas e o conteúdo da disciplina discutido no livro texto, assinale a alternativa correta. a. No aprendizado não supervisionado, o modelo é treinado exclusivamente com dados rotulados e busca maximizar a precisão das previsões futuras. b. O aprendizado por reforço baseia-se em dados históricos rotulados e tem como principal objetivo classificar registros em categorias previamente definidas. c. O aprendizado supervisionado não utiliza dados do passado, concentrando-se apenas na análise de dados em tempo real. d. No aprendizado supervisionado, o modelo utiliza dados históricos com rótulos de verdade fundamental para identificar padrões e realizar previsões sobre comportamentos futuros. e. O aprendizado não supervisionado depende de um alvo definido previamente pelo programador para orientar a classificação dos dados.