Vamos analisar as alternativas uma a uma para encontrar a correta: A) O Machine Learning é mais indicado para grandes volumes de dados não estruturados, enquanto o Deep Learning é usado apenas em pequenos conjuntos de dados estruturados. - Esta afirmação é incorreta, pois o Deep Learning é, na verdade, mais eficaz em grandes volumes de dados não estruturados. B) O Deep Learning é uma subárea do Machine Learning que utiliza redes neurais com múltiplas camadas, capaz de extrair automaticamente características complexas, enquanto o Machine Learning tradicional depende mais da extração manual de características. - Esta afirmação está correta. O Deep Learning realmente utiliza redes neurais profundas e é capaz de aprender características complexas automaticamente. C) Machine Learning e Deep Learning são sinônimos, não existindo diferenças práticas entre eles. - Esta afirmação é falsa, pois Machine Learning e Deep Learning são diferentes, sendo o Deep Learning uma subárea do Machine Learning. D) O Deep Learning não necessita de dados para treinamento, enquanto o Machine Learning tradicional depende totalmente deles. - Esta afirmação é incorreta, pois tanto o Deep Learning quanto o Machine Learning precisam de dados para treinamento. E) O Machine Learning exige sempre redes neurais profundas, enquanto o Deep Learning pode funcionar com qualquer. - Esta afirmação é falsa, pois o Machine Learning pode usar diversos algoritmos, não apenas redes neurais profundas. Portanto, a alternativa correta é: B. O Deep Learning é uma subárea do Machine Learning que utiliza redes neurais com múltiplas camadas, capaz de extrair automaticamente características complexas, enquanto o Machine Learning tradicional depende mais da extração manual de características.