Vamos analisar as alternativas para identificar a diferença fundamental entre Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL): a) Machine Learning utiliza redes neurais simples, enquanto Deep Learning usa redes neurais profundas para tarefas mais complexas. - Esta afirmação é verdadeira, pois ML pode usar algoritmos mais simples, enquanto DL utiliza redes neurais profundas para lidar com dados complexos. b) Machine Learning é usado exclusivamente em tarefas financeiras, enquanto Deep Learning é usado em saúde. - Esta afirmação é falsa, pois ML e DL podem ser aplicados em diversas áreas, não se limitando a finanças ou saúde. c) Deep Learning é um campo separado e independente da IA. - Esta afirmação é falsa, pois DL é uma subárea de ML, que por sua vez é uma subárea da IA. d) Deep Learning não depende de dados para aprendizado, ao contrário do Machine Learning. - Esta afirmação é falsa, pois tanto ML quanto DL dependem de dados para aprendizado. e) Machine Learning requer grandes volumes de dados, enquanto Deep Learning funciona apenas com pequenos conjuntos. - Esta afirmação é falsa, pois DL geralmente requer grandes volumes de dados para treinar redes neurais profundas de forma eficaz. Portanto, a alternativa correta é: a) Machine Learning utiliza redes neurais simples, enquanto Deep Learning usa redes neurais profundas para tarefas mais complexas.