Um projeto de aprendizado de máquina que procura pela descoberta de conhecimento útil e não óbvio depende da expertise do responsável pela condução...

A alternativa correta é: "Apenas (2) e (3)". Justificativa: 1. Não existem fatores desconhecidos que levem ao insucesso de um projeto de Aprendizado de máquina. A única causa do insucesso é apressar-se para a aplicação dos algoritmos de aprendizado de máquina sem passar por um processo de preparação da base de dados. - Essa afirmação é falsa, pois existem diversos fatores que podem levar ao insucesso de um projeto de Aprendizado de máquina, como a escolha inadequada do algoritmo, a falta de dados relevantes, entre outros. 2. O tempo de preparação da base de dados é significativamente maior ao tempo gasto na aplicação dos algoritmos de aprendizado de máquina. Esse tempo pode chegar a 75% do tempo total. - Essa afirmação é verdadeira e mostra a importância da preparação adequada dos dados para o sucesso do projeto. 3. Até o momento não existem ferramentas computacionais ou metodologias únicas para condução de um projeto em ciência de dados que garanta o sucesso. - Essa afirmação é verdadeira, pois cada projeto é único e requer uma abordagem específica. 4. A padronização é resultado da aplicação do processo KDD para um problema específico, embora seja possível generalizar alguns procedimentos. - Essa afirmação é parcialmente verdadeira, pois a padronização pode ser resultado de outros processos além do KDD e nem sempre é possível generalizar os procedimentos.