Para identificar a definição correta de Machine Learning segundo Faceli (2011), vamos analisar cada uma das alternativas: a) "Os algoritmos desta categoria buscam determinar como os dados estão organizados. Os dados de treinamento consistem apenas de exemplos de entrada.” - Esta definição não abrange completamente o conceito de Machine Learning, pois não menciona a criação de hipóteses ou a aprendizagem a partir de dados. b) “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, uma hipótese, ou função, capaz de resolver o problema que se deseja tratar.” - Esta definição está alinhada com o conceito de Machine Learning, que envolve aprender a partir de dados e criar funções para resolver problemas. c) “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, utilizam apenas as táticas de Deep Learning” - Esta definição é muito restrita, pois Machine Learning abrange mais do que apenas Deep Learning. d) "Os algoritmos desta categoria buscam determinar como os dados estão organizados. Os dados de treinamento consistem apenas de exemplos de saída.” - Assim como a alternativa (a), esta definição não é completa e não reflete o aprendizado a partir de dados. e) “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, utilizam apenas as táticas de redes neurais profundas.” - Novamente, esta definição é muito restrita e não representa o escopo total do Machine Learning. Após essa análise, a alternativa que melhor representa a definição de Machine Learning é: b) “são técnicas que deveriam ser capazes de criar por si próprias, a partir da experiência passada, uma hipótese, ou função, capaz de resolver o problema que se deseja tratar.”