O aprendizado de máquina aplicado à mineração de dados possibilita a extração de conhecimento útil a partir de grandes volumes de informações, automatizando a identificação de padrões e tendências. Ele é empregado para prever comportamentos, classificar dados e detectar anomalias em diferentes contextos. Entre as abordagens utilizadas nesse processo, destacam-se o aprendizado supervisionado, o aprendizado não supervisionado e o aprendizado por reforço, cada um adequado a diferentes tipos de problemas e conjuntos de dados. Em relação às abordagens mencionadas, informe se é verdadeiro (V) ou falso (F) o que se afirma a seguir e assinale a alternativa com a sequência correta.

( ) No aprendizado supervisionado, o modelo aprende com um conjunto de dados não rotulados (exemplo: previsão de vendas).
( ) No aprendizado não supervisionado, o modelo encontra padrões em dados rotulados (exemplo: segmentação de clientes).
( ) No aprendizado por reforço, o modelo aprende através de interações com o ambiente e feedback sobre as ações (exemplo: algoritmos de recomendação)