Vamos analisar cada uma das sentenças sobre machine learning: ( ) O aprendizado supervisionado é inadequado para tarefas onde os dados de entrada não possuem etiquetas ou respostas conhecidas, sendo o aprendizado não supervisionado mais adequado para explorar esses dados. É verdadeira (V). O aprendizado supervisionado requer dados rotulados, enquanto o aprendizado não supervisionado é utilizado para dados sem etiquetas. ( ) Modelos de aprendizado por reforço são ideais para problemas que envolvem interações dinâmicas com um ambiente, como na otimização de rotas de entrega em tempo real. É verdadeira (V). O aprendizado por reforço é projetado para situações onde um agente aprende a tomar decisões através de interações com o ambiente, sendo adequado para problemas dinâmicos. ( ) A análise de clustering, um tipo de aprendizado não supervisionado, é utilizada para prever valores futuros de ativos financeiros com base em dados históricos. É falsa (F). A análise de clustering é usada para agrupar dados em categorias, mas não é uma técnica de previsão. Para prever valores futuros, técnicas de aprendizado supervisionado, como regressão, são mais apropriadas. Portanto, a sequência correta é: V - V - F. A alternativa que apresenta essa sequência é: B) V, V, F.