Sobre métodos de Aprendizado de Máquina, analise as afirmativas a seguir e assinale (V) para a verdadeira e (F) para a falsa.

( ) Na aprendizagem bayesiana, as previsões sobre um dado novo são feitas considerando todo o espaço de hipóteses, ponderadas por suas probabilidades.
( ) No aprendizado por reforço ativo, o agente deve decidir autonomamente quais ações tomar em cada estado para minimizar sua função de utilidade a longo prazo.
( ) No aprendizado profundo, as hipóteses são estruturadas como redes complexas de funções algébricas interconectadas por pesos numéricos ajustáveis.

As afirmativas são, respectivamente, 

Uma equipe de Ciência de Dados construiu uma rede neural profunda para prever a taxa de cancelamento de clientes em uma grande plataforma. Durante a fase de validação, os engenheiros notaram que o modelo apresentava uma acurácia próxima de 99% no conjunto de dados de treino, mas o desempenho despencava para 62% no conjunto de testes. Para combater esse problema de sobreajuste, a liderança técnica solicitou a aplicação de técnicas de regularização baseadas na penalização da função de perda por meio de normas (L1 e L2), visando melhorar a capacidade de generalização do modelo e limitar o crescimento excessivo dos pesos.
Considerando o comportamento e o impacto teórico das penalizações pela norma L1 (Lasso) e pela norma L2 (Decaimento de Pesos) nas redes neurais artificiais, assinale a afirmativa correta.  

A equipe de Engenharia de Dados de uma multinacional está otimizando o pipeline de PLN de um sistema de atendimento ao cliente em tempo real. O objetivo é classificar os chamados recebidos em categorias de urgência e encaminhá-los ao suporte técnico correto. Durante o desenvolvimento do modelo de inteligência artificial, os engenheiros debateram sobre o impacto de diferentes técnicas de pré-processamento e vetorização na captura do significado semântico e contextual das mensagens dos usuários.
Considerando os conceitos fundamentais de pré-processamento, vetorização e arquitetura de PLN aplicados a esse cenário, assinale a afirmativa correta.