Vamos analisar cada uma das alternativas em relação ao que sabemos sobre a matriz de confusão e seu uso em modelos de aprendizado de máquina, como as redes neurais convolucionais (CNNs): A - A matriz de confusão não é uma ferramenta útil para avaliar o desempenho de modelos de CNN. Incorreta. A matriz de confusão é, de fato, uma ferramenta útil para avaliar o desempenho de modelos de CNN. B - A matriz de confusão é usada para extrair características de imagens em modelos de CNN. Incorreta. A matriz de confusão não é usada para extrair características, mas sim para avaliar o desempenho do modelo. C - A matriz de confusão é um recurso de testes de qualidade em modelos de CNN que precisam ser utilizados com frequência para verificar a qualidade dos resultados da rede. Correta. A matriz de confusão é realmente um recurso importante para avaliar a qualidade dos resultados e deve ser utilizada frequentemente. D - A matriz de confusão é usada apenas em tarefas de segmentação semântica em modelos de CNN. Incorreta. A matriz de confusão pode ser usada em várias tarefas de classificação, não apenas em segmentação semântica. E - A matriz de confusão é exclusiva de modelos de aprendizado supervisionado, não sendo aplicável a modelos de CNN. Incorreta. Embora a matriz de confusão seja mais comum em aprendizado supervisionado, ela pode ser aplicada a qualquer modelo que faça previsões categóricas, incluindo CNNs. Portanto, a alternativa correta é: C - A matriz de confusão é um recurso de testes de qualidade em modelos de CNN que precisam ser utilizados com frequência para verificar a qualidade dos resultados da rede.