No que concerne aos fundamentos conceituais e operacionais do aprendizado de máquina, julgue os itens a seguir.
I O algoritmo de aprendizado constitui o procedimento lógico-matemático (ou processo de otimização) aplicado ao conjunto de dados para a indução de um modelo; este último representa a generalização ou hipótese final capaz de realizar inferências sobre dados não observados durante o treinamento.
II Os parâmetros são variáveis internas ao modelo cujos valores são aprendidos ou estimados a partir dos dados (ex.: pesos em redes neurais ou coeficientes de regressão); por outro lado, os hiperparâmetros são configurações externas ao modelo, definidas antes do processo de treinamento, que controlam o comportamento do algoritmo e a complexidade do modelo (ex.: número de vizinhos no KNN ou a taxa de aprendizado).
III No aprendizado supervisionado, o objetivo é a indução de uma função de mapeamento entre variáveis de entrada e uma variável alvo predestinada (rótulo); já no aprendizado não supervisionado, o processo foca a descoberta de padrões intrínsecos, estruturas latentes ou distribuições em dados que não possuem anotações ou supervisão externa.
Assinale a opção correta.