Qual é a principal diferença entre machine learning e deep learning, em relação ao uso de dados e complexidade das ações? a. Deep learning exige u...

Analisando as opções apresentadas: a) Deep learning exige um volume maior de dados para análise e treinamento, realizando ações com alto grau de complexidade - Correto. Deep learning geralmente requer grandes volumes de dados para treinamento devido à complexidade dos modelos utilizados. b) Machine learning não é aplicável a problemas que envolvam visão computacional e processamento de linguagem natural - Incorreto. Tanto machine learning quanto deep learning são aplicáveis a problemas de visão computacional e processamento de linguagem natural, com deep learning sendo frequentemente utilizado devido à sua capacidade de lidar com tarefas mais complexas nesses campos. c) Machine learning requer uma análise mais profunda dos dados do que deep learning - Incorreto. Deep learning, devido à sua arquitetura de redes neurais profundas, pode realizar automaticamente a extração de características dos dados, tornando a análise menos dependente de intervenção humana em comparação com o machine learning tradicional. d) Deep learning é baseado em algoritmos mais complexos do que machine learning - Correto. Deep learning utiliza redes neurais profundas, que são mais complexas do que os algoritmos tradicionais de machine learning. e) Machine learning é mais adequado para tarefas complexas do que deep learning - Incorreto. Deep learning é frequentemente utilizado para tarefas mais complexas devido à sua capacidade de lidar com grandes volumes de dados e realizar ações mais complexas. Portanto, a opção correta é: a) Deep learning exige um volume maior de dados para análise e treinamento, realizando ações com alto grau de complexidade.