Os tipos de aprendizado de máquina são categorias que definem como os algoritmos processam e aprendem a partir de dados com a finalidade de realizar tarefas específicas. Eles variam de acordo com o nível de supervisão e a estrutura dos dados disponíveis. Em relação aos tipos de aprendizado de máquina e suas técnicas, informe se é verdadeiro (V) ou falso (F) o que se afirma a seguir e assinale a alternativa com a sequência correta.

( ) No aprendizado supervisionado, os modelos são treinados utilizando dados previamente rotulados, ou seja, entradas que estão associadas às respectivas saídas esperadas.

( ) No aprendizado não supervisionado, os modelos analisam dados sem a necessidade de rótulos pré-definidos, identificando padrões ou agrupamentos existentes nos dados de forma autônoma.

( ) No aprendizado por reforço, os modelos adquirem conhecimento por meio da interação com um ambiente, recebendo recompensas ou penalidades com base nas ações realizadas. O objetivo é maximizar a recompensa acumulada ao longo do tempo.

( ) A análise de associação é um exemplo de aprendizado não supervisionado, enquanto a classificação é um exemplo de aprendizado supervisionado.