Para entender o que é deep learning, é importante saber que essa técnica se baseia em redes neurais profundas, que são capazes de aprender representações de dados em múltiplas camadas. Isso permite que o deep learning resolva problemas complexos, como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural, entre outros. Analisando as alternativas: a) Aprendizado com dados não rotulados - Isso se refere mais ao aprendizado não supervisionado, que não é específico de deep learning. b) Aprendizado utilizando redes neurais profundas para resolver problemas complexos - Esta definição está correta e é a essência do deep learning. c) Aprendizado supervisionado sem a necessidade de modelos preexistentes - Embora deep learning possa ser supervisionado, a parte de "sem a necessidade de modelos preexistentes" não é uma definição precisa. d) Aprendizado rápido por meio de validação cruzada - Validação cruzada é uma técnica de avaliação, não define deep learning. e) Aprendizado com pequenas redes neurais - Deep learning se refere a redes neurais profundas, não pequenas. Portanto, a alternativa correta é: b) Aprendizado utilizando redes neurais profundas para resolver problemas complexos.