Simulado AWS AI Practitioner

Resposta: B. Supervisionado: dataset tem (X, y) — modelo aprende mapear X→y (classificação, regressão). Não-supervisionado: só X — modelo descobre estrutura (clusters via K-means, redução de dimensionalidade via PCA). Há ainda reforço (agente aprende por recompensa) e self-supervised (LLMs pré-treinam predizendo próximo token). Velocidade e modalidade dependem do problema, não do paradigma.