Uma das métricas utilizadas no algoritmo K-NN (K-Nearest Neighbors), no desenvolvimento de modelos de Aprendizado de Máquina, é a distância de Minkowski, definida pela norma-p, onde p é a ordem.
Nesse contexto, analise os itens a seguir.
I. Quando p = 1, a distância de Minkowski calcula o número de atributos diferentes entre dois vetores no espaço.
II. Quando p = 2, a distância de Minkowski calcula a distância euclidiana entre dois vetores no espaço.
III. Quando p = K, a distância de Minkowski calcula a distância média para os K vizinhos mais próximos.
Está correto o que se afirma em 

A equipe de IA de uma FinTech foi encarregada de refatorar o pipeline de treinamento da rede neural responsável pela detecção de fraudes em transações de cartão de crédito. Atualmente, o sistema processa cerca de 50 milhões de transações diárias. No relatório técnico entregue à diretoria, os engenheiros precisam justificar a escolha da arquitetura de treinamento, detalhando as vantagens e o papel de cada algoritmo envolvido na otimização da rede.
Considerando o funcionamento, a eficiência computacional e as vantagens comparativas dos algoritmos de otimização, assinale a afirmativa correta.