Vamos analisar cada uma das alternativas para encontrar a correta: a) A amostra de treinamento não é relevante, pois a IA irá corrigir qualquer problema de amostra. - Esta afirmação é falsa. A amostra de treinamento é crucial para o desempenho do modelo. Se a amostra for ruim, o modelo também será. b) Cabe ao mecanismo de aprendizagem de máquina efetuar as correções necessárias nos dados, por exemplo, colocar datas no mesmo formato. - Embora a aprendizagem de máquina possa lidar com alguns problemas de dados, a limpeza e a preparação dos dados são etapas essenciais que devem ser feitas antes do treinamento. c) A qualidade do modelo gerado é dependente da amostra utilizada, ou seja, amostras ruins gerarão modelos ruins. - Esta afirmação é verdadeira. A qualidade dos dados de entrada impacta diretamente a qualidade do modelo gerado. d) Cientistas de dados não são necessários quando se utiliza as técnicas de mineração de dados mais recentes. - Esta afirmação é falsa. Cientistas de dados são essenciais para interpretar os dados e aplicar as técnicas corretamente. e) A ciência de dados dispensa tarefas como capturar, limpar e tratar os dados que serão objeto de análise. - Esta afirmação é falsa. Essas tarefas são fundamentais na ciência de dados. Portanto, a alternativa correta é: c) A qualidade do modelo gerado é dependente da amostra utilizada, ou seja, amostras ruins gerarão modelos ruins.