Vamos analisar cada afirmação: I. O aprendizado supervisionado utiliza conjuntos de dados rotulados para treinar modelos capazes de prever ou classificar novas entradas. Verdadeiro, essa é uma definição básica e correta do aprendizado supervisionado. II. Os problemas de classificação visam prever categorias ou classes, enquanto os problemas de regressão têm como objetivo estimar valores numéricos contínuos. Verdadeiro, essa afirmação está correta e descreve bem a diferença entre classificação e regressão. III. Algoritmos como Árvores de Decisão, Regressão Linear e Redes Neurais podem ser utilizados em aprendizado supervisionado. Verdadeiro, todos esses algoritmos são comumente usados em aprendizado supervisionado. IV. Exemplos de aplicações incluem a previsão de preços de imóveis (regressão) e a identificação de e-mails como spam ou não spam (classificação). Verdadeiro, esses são exemplos clássicos de problemas de regressão e classificação, respectivamente. Como todas as afirmações (I, II, III e IV) estão corretas, a alternativa correta é que todas as afirmações são verdadeiras. Se houver uma opção que indique isso, essa será a resposta correta. Se não houver, você pode considerar que todas as afirmações estão corretas.