Modelos de Machine Learning (ML) são parte fundamental do conhecimento no campo de um cientista de dados, objetivando a compreensão de padrões complexos e a tomada de decisão baseada em dados. Esses modelos permitem que cientistas de dados transformem grandes volumes de dados brutos em insights acionáveis, previsões e recomendações com precisão que frequentemente supera análises tradicionais.
Considerando a base de dados contendo projetos, pesquisadores, publicações e financiamentos, diversos modelos de aprendizado de máquina podem ser criados. Entre as opções abaixo, a que apresenta uma relação INCORRETA entre objetivo, tipo de aprendizado e tipo de algoritmo de aprendizado de máquina é: