Vamos analisar as alternativas para identificar a principal diferença entre deep learning e machine learning tradicional: a) O deep learning utiliza redes neurais profundas com múltiplas camadas de processamento, enquanto o machine learning tradicional usa modelos mais simples. - Esta afirmação é verdadeira, pois deep learning realmente se baseia em redes neurais com várias camadas, enquanto o machine learning tradicional geralmente utiliza algoritmos mais simples. b) O deep learning é mais eficiente para problemas pequenos, enquanto o machine learning tradicional lida melhor com grandes volumes de dados. - Isso não é correto, pois o deep learning geralmente se destaca em grandes volumes de dados. c) O deep learning sempre supera o machine learning tradicional em precisão. - Embora o deep learning possa ter melhor desempenho em muitos casos, não é uma regra absoluta, então essa afirmação é exagerada. d) O deep learning não requer grandes volumes de dados, enquanto o machine learning tradicional exige. - Isso é incorreto, pois o deep learning geralmente requer grandes volumes de dados para treinar efetivamente. e) O deep learning é aplicado apenas em problemas de regressão, enquanto o machine learning é para classificação. - Isso é falso, pois o deep learning pode ser aplicado tanto em problemas de classificação quanto de regressão. A alternativa correta é: a) O deep learning utiliza redes neurais profundas com múltiplas camadas de processamento, enquanto o machine learning tradicional usa modelos mais simples.