Este episódio explica os três principais métodos de treino de algoritmos de Aprendizagem Automática: aprendizagem supervisionada, não-supervisionada e por reforço. Detalha-se como cada método funciona, desde o uso de dados rotulados na aprendizagem supervisionada até a descoberta de padrões em dados não rotulados na aprendizagem não-supervisionada, e a lógica de tentativa e erro na aprendizagem por reforço. São discutidas as aplicações práticas e os desafios éticos associados a esses métodos.