Para entender o que significa "experiência" no contexto do aprendizado de máquina, precisamos considerar como os sistemas aprendem a partir de dados e interações com o ambiente. Analisando as alternativas: a) Conjunto de registros históricos, mantidos em logs, disponíveis para consultas posteriores. - Embora os registros históricos sejam importantes, a palavra "experiência" se refere mais à interação e aprendizado a partir de dados. b) Realização de tarefas no ambiente, gerando estímulos que se tornam dados para treinamento. - Esta opção se alinha bem com o conceito de aprendizado de máquina, onde a experiência é adquirida através da interação com o ambiente e a coleta de dados. c) Tempo de funcionamento contínuo de uma máquina desde sua ativação inicial. - Esta definição não se relaciona com o conceito de aprendizado, mas sim com o tempo de operação. d) Número de ciclos de processamento executados em uma rede neural artificial. - Embora relevante para o funcionamento de redes neurais, não captura o conceito de "experiência" no aprendizado de máquina. e) A proporção de acertos que um sistema apresenta ao longo de diferentes execuções. - Isso se refere mais à performance do sistema do que à experiência em si. A alternativa que melhor compreende o que significa a palavra "experiência" no contexto do aprendizado de máquina é: b) Realização de tarefas no ambiente, gerando estímulos que se tornam dados para treinamento.