Para entender o que é um modelo de aprendizado supervisionado, precisamos considerar a definição básica desse tipo de aprendizado. O aprendizado supervisionado é um método onde o modelo é treinado usando dados rotulados, ou seja, dados que já têm as respostas conhecidas. O objetivo é que o modelo aprenda a partir desses dados para prever resultados em novos dados. Analisando as alternativas: a) Um modelo que utiliza dados não rotulados para encontrar padrões ocultos. - Isso descreve aprendizado não supervisionado, não supervisionado. b) Um modelo que aprende a partir de dados rotulados, utilizando as informações para prever resultados. - Esta é a definição correta de aprendizado supervisionado. c) Um modelo que agrupa dados em categorias, sem necessidade de rótulos. - Isso também se refere ao aprendizado não supervisionado. d) Um modelo que utiliza múltiplos algoritmos para melhorar a precisão. - Isso se relaciona a técnicas de ensemble, mas não define aprendizado supervisionado. e) Um modelo que usa redes neurais para resolver problemas de regressão. - Embora redes neurais possam ser usadas em aprendizado supervisionado, essa definição é muito específica e não abrange o conceito geral. Portanto, a alternativa correta é: b) Um modelo que aprende a partir de dados rotulados, utilizando as informações para prever resultados.