Para responder à pergunta sobre a definição de Machine Learning segundo Faceli (2011), vamos analisar cada alternativa: a) “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, utilizam apenas as táticas de redes neurais profundas.” - Esta definição é muito restrita, pois Machine Learning não se limita apenas a redes neurais profundas. b) “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, uma hipótese, ou função, capaz de resolver o problema que se deseja tratar.” - Esta definição é mais abrangente e se alinha com a ideia de que sistemas aprendem a partir de dados para resolver problemas. c) “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, utilizam apenas as táticas de Deep Learning.” - Assim como a alternativa (a), esta é muito restrita e não abrange todas as técnicas de Machine Learning. d) "Os algoritmos desta categoria buscam determinar como os dados estão organizados. Os dados de treinamento consistem apenas de exemplos de entrada.” - Esta definição não é completa, pois não menciona a criação de hipóteses ou funções. e) "Os algoritmos desta categoria buscam determinar como os dados estão organizados. Os dados de treinamento consistem apenas de exemplos de saída.” - Esta definição também é incompleta e não reflete a essência do Machine Learning. A alternativa que melhor representa a definição de Machine Learning, considerando a capacidade de criar hipóteses a partir da experiência passada, é: b) “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, uma hipótese, ou função, capaz de resolver o problema que se deseja tratar.”