O Machine Learning (Aprendizado de Máquina) é uma subárea da Inteligência Artificial que permite que sistemas aprendam e tomem decisões com base em dados, sem a necessidade de programação explícita para cada situação. Os algoritmos de Machine Learning podem ser categorizados em três principais tipos: supervisionado, não supervisionado e por reforço. No aprendizado supervisionado, o algoritmo aprende a partir de um conjunto de dados rotulados, ou seja, com exemplos previamente classificados, como em sistemas de detecção de fraudes financeiras. Já o aprendizado não supervisionado analisa padrões em grandes volumes de dados sem rótulos, sendo utilizado em segmentação de clientes no mercado. 0 aprendizado por reforço, por sua vez, utiliza um sistema baseado em recompensas para otimizar a tomada de decisões, como no treinamento de robôs autônomos. Apesar dos avanços, desafios como viés algorítmico, necessidade de grandes volumes de dados e interpretabilidade dos modelos ainda são questões relevantes para a implementação eficaz dessa tecnologia. Considerando os diferentes tipos de aprendizado de máquina, assinale a alternativa correta. No aprendizado supervisionado, o algoritmo aprende a partir de dados não rotulados,