Os paradigmas de aprendizagem supervisionado, não supervisionado e por reforço são fundamentais nas ...

Os paradigmas de aprendizagem supervisionado, não supervisionado e por reforço são fundamentais nas redes neurais e possuem características específicas que os tornam adequados para diferentes tipos de problemas e contextos. Esses paradigmas são amplamente utilizados em diversas aplicações do mundo real. Associe corretamente os paradigmas de aprendizagem aos cenários mais adequados para sua aplicação. Considere que nem todos os itens das colunas podem possuir associação, e que alguns itens podem possuir mais de uma associação. Paradigmas de Aprendizagem: I. Aprendizado supervisionado; II. Aprendizado não supervisionado; III. Aprendizado por reforço. Cenários de Aplicação: A) Diagnóstico médico a partir de imagens radiológicas. B) Segmentação de clientes em campanhas de marketing. C) Controle de robôs em ambientes dinâmicos. D) Predição de preços de imóveis. E) Identificação de padrões em dados genômicos. Assinale a alternativa que contém a associação correta: