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A respeito do conceito e dos tipos de aprendizado de máquinas, qual a alternativa CORRETA?
No aprendizado supervisionado, o modelo deve encontrar padrões e relacionamentos nos dados por conta própria.
No aprendizado de máquina não supervisionado, o modelo de regressão linear é apropriado.
O aprendizado por esforço é um tipo de aprendizado de máquina em que um agente aprende a tomar decisão interagindo com o seu ambiente.
Aprendizado de máquina é independente da inteligência artificial.
Árvore de decisão não é exemplo de algoritmo de aprendizado supervisionado.