As Máquinas de Vetor de Suporte (SVM) são uma técnica de aprendizado de máquina que se destaca principalmente na classificação e na regressão. O principal objetivo das SVM é encontrar o melhor hiperplano que separa os dados em diferentes categorias, maximizando a margem entre as classes. Vamos analisar as alternativas: a) Elas são usadas apenas para classificar imagens. - Incorreto, pois SVM pode ser usada em várias aplicações, não apenas em imagens. b) Elas são usadas para encontrar a melhor linha ou hiperplano que separa os dados em diferentes categorias. - Correto, essa é a definição fundamental das SVM. c) Elas ajudam a melhorar a capacidade de previsão em algoritmos de aprendizado profundo. - Incorreto, SVM é uma técnica própria e não necessariamente melhora algoritmos de aprendizado profundo. d) Elas são mais eficazes que redes neurais para análise de grandes volumes de dados. - Incorreto, a eficácia depende do contexto e dos dados, não é uma afirmação geral. e) Elas são uma técnica de aprendizado não supervisionado. - Incorreto, SVM é uma técnica de aprendizado supervisionado. Portanto, a alternativa correta é: b) Elas são usadas para encontrar a melhor linha ou hiperplano que separa os dados em diferentes categorias.