43. 關於機器學習不同的學習模式，下列敘述何者錯誤？
1. 監督式學習(Supervised Learning)透過已標註資料學習輸入與目標之間的對應關係，常見任務包含分類與數值預測。
2. 非監督式學習(Unsupervised Learning)雖不需標註資料，但通常需預先定義每 筆資料的正確輸出類別以利模型收斂。
3. 半監督式學習(Semi-supervised Learning)在訓練過程中僅利用未標註資料進行特徵學習，並不涉及標註資料。
4. 自監督式學習(Self-supervised Learning)的訓練方式與監督式學習相同，皆需人工逐筆提供標註資料。
5. 強化式學習(Reinforcement Learning)透過與環境互動並依據回饋訊號調整策略，以優化決策行為。
6. 自監督式學習(Self-supervised Learning)通常利用資料本身產生訓練目標，以降低對人工標註資料的依賴。
(A)2、3、6；
(B)2、4、5；
(C)1、3、6；
(D)2、3、4