Vamos analisar as alternativas para identificar a principal vantagem dos algoritmos de 'deep learning' em comparação com os algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina: a) Eles são mais rápidos, mas menos precisos. - Isso não é verdade, pois os algoritmos de deep learning podem ser mais lentos para treinar, mas muitas vezes são mais precisos em tarefas complexas. b) Eles não requerem dados rotulados. - Embora existam técnicas de aprendizado não supervisionado, a maioria dos algoritmos de deep learning ainda requer dados rotulados para treinamento eficaz. c) Eles são capazes de lidar com grandes volumes de dados e aprender representações mais complexas. - Esta é uma das principais vantagens do deep learning, pois esses algoritmos são projetados para trabalhar com grandes quantidades de dados e podem aprender características complexas automaticamente. d) Eles são mais fáceis de entender e interpretar. - Na verdade, os modelos de deep learning são frequentemente considerados "caixas pretas", tornando-os mais difíceis de interpretar do que muitos algoritmos tradicionais. e) Eles podem ser usados apenas para análise de texto. - Isso é incorreto, pois os algoritmos de deep learning podem ser aplicados a várias áreas, incluindo imagem, áudio e muito mais. Portanto, a alternativa correta é: c) Eles são capazes de lidar com grandes volumes de dados e aprender representações mais complexas.