Vamos analisar as alternativas apresentadas em relação ao problema descrito no treinamento de uma rede neural com dados rotulados incorretamente. A questão menciona que foram fornecidas milhares de imagens com indicações erradas, o que impactou negativamente os resultados do modelo. Portanto, precisamos identificar qual das opções não será de grande utilidade nesse contexto. Analisando as alternativas: a) Descartar as imagens que estão com etiqueta incorreta - Isso pode ser útil, pois elimina dados que prejudicam o treinamento. b) Irá corrigir as etiquetas erradas - Isso é uma ação necessária para melhorar o modelo, então não é uma opção que não será útil. c) Será treinada e indicará que há dados incorretos - Isso não é uma função típica de uma rede neural, que não "indica" dados incorretos, mas sim aprende com os dados que recebe. d) Não será treinada, retornando um erro - Isso não é verdade, pois a rede neural pode ser treinada, mesmo com dados incorretos, mas os resultados serão ruins. e) Será treinada com as etiquetas incorretas - Isso é verdade, mas não será útil, pois o modelo não aprenderá corretamente. A opção que melhor se encaixa como "não será de grande utilidade" é a e), pois treinar a rede com etiquetas incorretas não levará a um bom desempenho do modelo. Portanto, a resposta correta é: e) será treinada com as etiquetas incorretas.