Vamos analisar as opções sobre as GANs (Generative Adversarial Networks): a) "Uma GAN consiste em um único modelo que utiliza aprendizado supervisionado para classificar dados reais e falsos." - Incorreto, pois uma GAN envolve dois modelos (Gerador e Discriminador) e utiliza aprendizado não supervisionado. b) "As GANs utilizam dois modelos, o Gerador e o Discriminador que trabalham de forma colaborativa para otimizar a mesma função de perda." - Correto, essa é a definição básica de como as GANs funcionam. c) "O Gerador em uma GAN cria amostras de dados a partir de ruído aleatório, tentando enganar o Discriminador ao produzir dados semelhantes aos reais." - Também correto, mas não é a única característica que define as GANs. d) "O Discriminador em uma GAN é responsável por gerar dados realistas, enquanto o Gerador avalia a qualidade desses dados." - Incorreto, pois o Discriminador não gera dados, ele avalia a qualidade dos dados gerados. e) "As GANs são modelos exclusivamente usados para tarefas de classificação e não são capazes de gerar novos dados." - Incorreto, pois o principal objetivo das GANs é gerar novos dados. A opção correta é: b) As GANs utilizam dois modelos, o Gerador e o Discriminador que trabalham de forma colaborativa para otimizar a mesma função de perda.