Vamos analisar as alternativas uma a uma, considerando o contexto do aprendizado de máquina (ML) e os desafios mencionados no excerto. 1. Os novos avanços em tecnologia de sensores e redes eliminarão a necessidade de algoritmos de ML, pois os dados serão coletados de forma mais precisa e eficiente. - Essa afirmação é exagerada, pois mesmo com dados mais precisos, a análise e interpretação desses dados ainda requerem algoritmos de ML. 2. As mudanças na coleta e processamento de dados terão baixo impacto no ML, pois os algoritmos de ML são independentes dos dados que processam. - Isso não é verdade, pois os algoritmos de ML dependem fortemente da qualidade e da natureza dos dados que processam. 3. O aprendizado de máquina enfrentará desafios insignificantes com o aumento dos dados coletados, pois os algoritmos são facilmente escaláveis. - Embora alguns algoritmos possam ser escaláveis, o aumento da complexidade dos dados pode trazer desafios significativos que não podem ser ignorados. 4. O aumento na quantidade e complexidade dos dados coletados exigirá o desenvolvimento de novas abordagens que lidem melhor com grandes volumes de dados. - Esta alternativa reflete a realidade atual e futura do campo de ML, onde a complexidade e a quantidade de dados são crescentes, exigindo novas soluções. 5. A coleta de dados aprimorada tornará obsoleto o uso do ML, pois todos os dados necessários estarão facilmente disponíveis. - Isso é incorreto, pois mesmo com dados disponíveis, a análise e a extração de insights ainda requerem algoritmos de ML. Após essa análise, a alternativa correta que descreve os desafios atuais e futuros para o campo do ML é: O aumento na quantidade e complexidade dos dados coletados exigirá o desenvolvimento de novas abordagens que lidem melhor com grandes volumes de dados.