Os métodos mais adotados de machine learning (aprendizado de máquina) são:
I - Aprendizado supervisionado é uma forma de aprendizado de máquina onde os algoritmos aprendem através de exemplos e depois podem fazer previsões com base em um modelo. Por exemplo, aprender a reconhecer uma cadeira com defeito.
II - O aprendizado não-supervisionado é uma forma de aprendizado em que a máquina tenta inferir uma informação com base em uma estrutura conhecida ou características de dados marcados.
III - No aprendizado semi-supervisionado, o algoritmo usa uma combinação somente de dados rotulados e não-rotulados para fazer o aprendizado de máquina.
IV - O aprendizado por reforço é o ensinamento com base na experiência, em que a máquina deve lidar com o que errou antes e procurar a abordagem correta.
Estão corretas: