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,