Vamos analisar as afirmações passo a passo: 1. "Uma representação latente de boa qualidade pode ser considerada adequada quando preserva características essenciais dos dados, mesmo que não retenha todos os detalhes do domínio original." - Verdadeiro. A representação deve capturar os aspectos mais relevantes para a tarefa, não necessariamente todos os detalhes. 2. "Quanto menor for a dimensionalidade do espaço latente, melhor será necessariamente a representação aprendida, pois a compressão máxima sempre implica maior capacidade de generalização." - Falso. Dimensionalidade muito baixa pode levar à perda de informações importantes, prejudicando a qualidade e a generalização. 3. "A qualidade de uma representação aprendida pode ser avaliada não apenas pela capacidade de reconstrução do dado original, mas também por sua utilidade em tarefas posteriores, como classificação, agrupamento." - Verdadeiro. A utilidade prática da representação em tarefas específicas é um critério importante para avaliação. Resumo: - Representações boas preservam características essenciais, mesmo com compressão. - Compressão extrema nem sempre melhora a representação. - Avaliar representações deve considerar reconstrução e desempenho em tarefas posteriores.