Vamos analisar a pergunta 2, que é sobre a principal diferença entre machine learning e deep learning em relação ao uso de dados e complexidade das ações. Analisando as alternativas: a) Deep learning exige um volume maior de dados para análise e treinamento, realizando ações com alto grau de complexidade. - Correto. Deep learning realmente precisa de grandes volumes de dados e é capaz de realizar tarefas mais complexas devido às suas redes neurais profundas. b) Machine learning não é aplicável a problemas que envolvam visão computacional e processamento de linguagem natural. - Incorreto. Machine learning é aplicável sim, embora deep learning tenha se destacado mais nessas áreas. c) Machine learning requer uma análise mais profunda dos dados do que deep learning. - Incorreto. Deep learning geralmente faz análises mais profundas automaticamente. d) Deep learning é baseado em algoritmos mais complexos do que machine learning. - Parcialmente correto, mas a principal diferença está no volume de dados e complexidade das tarefas. e) Machine learning é mais adequado para tarefas complexas do que deep learning. - Incorreto. Deep learning é mais adequado para tarefas complexas. Portanto, a alternativa correta é: a) Deep learning exige um volume maior de dados para análise e treinamento, realizando ações com alto grau de complexidade.