Vamos analisar cada uma das alternativas para encontrar a correta: a) O aprendizado de máquina só é aplicável quando os dados já foram pré-processados e categorizados manualmente. - Isso não é verdade, pois o aprendizado de máquina pode trabalhar com dados brutos e não categorizados, embora o pré-processamento possa melhorar a performance. b) Aprendizado de máquina e redes neurais são sinônimos, não existindo diferenças entre essas abordagens. - Essa afirmação é incorreta, pois redes neurais são uma subcategoria do aprendizado de máquina, mas não são sinônimos. c) As técnicas de aprendizado supervisionado são as únicas eficazes no contexto de Big Data, pois lidam com dados rotulados. - Isso não é verdade, pois existem também técnicas de aprendizado não supervisionado que são muito úteis em Big Data. d) Técnicas de aprendizado de máquina são limitadas em sua aplicação, pois requerem sempre grandes quantidades de dados estruturados. - Embora muitas técnicas se beneficiem de grandes quantidades de dados, não é uma regra que elas sempre exijam dados estruturados. e) Machine Learning utiliza dados brutos não categorizados, criando modelos preditivos de forma automatizada, ajustando-se ao contexto dos dados. - Esta afirmação é verdadeira, pois o aprendizado de máquina pode trabalhar com dados não categorizados e é projetado para criar modelos preditivos de forma automatizada. Portanto, a alternativa correta é: e) Machine Learning utiliza dados brutos não categorizados, criando modelos preditivos de forma automatizada, ajustando-se ao contexto dos dados.