Machine Leaming é um ramo da ciência da computação que utiliza conceitos das áreas de Estatística, Engenharia e da própria Computação com o objetivo de reconhecer padrões e ensiná-los a uma máquina. Além das áreas citadas, outro aspecto importante para Machine Leaming são os dados. Sem eles não é possível viabilizar o treinamento da máquina. Esses dados devem estar relacionados ao tema para o qual a máquina será treinada. Isso é fundamental pois o objetivo de Machine Learning é permitir que a máquina seja capaz de evidenciar informações que um humano não perceberia facilmente, permitindo, por exemplo, a predição de eventos ou a execução de diagnósticos precisos. A respeito dos fundamentos que envolvem Machine Learning, analise as afirmativas abaixo e marque alternativa correta.

I. No processo de aprendizagem supervisionada o computador recebe um conjunto de dados. Ele encontrará neste conjunto dados de entrada atrelados as saídas esperadas. Neste tipo de aprendizagem o objetivo é encontrar as regras que conseguem mapear aquelas entradas com aquelas saídas. 
II. À aprendizagem por reforço é um tipo de treinamento usado onde enfrentamos um ambiente complexo. Através das tentativas e erro o computador busca uma solução para O problema. Para que a máquina entenda o que são acertos e erros ela receberá recompensas e penalidades durante o processo de busca da solução.
III. Quando o conjunto de dados repassado para o computador possui apenas os valores de saída possíveis (rótulos) mas não conhecemos nada a respeito dos valores das entradas, devemos fazer uso do processo de aprendizagem não supervisionada. Ela foi criada justamente para atender este cenário. Esse aprendizagem envolve complexidades adicionais quando comparada a aprendizagem supervisionada.