Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar a que melhor descreve Machine Learning e Deep Learning: a) Gerencia o armazenamento de grandes conjuntos de dados, também de forma distribuída. É projetada para jogar o processamento para o banco de dados, de modo a aprimorar a performance. - Esta descrição não se refere diretamente a Machine Learning ou Deep Learning. b) É uma tendência de rápido crescimento que coloca o poder de acesso, mistura e transformação de dados nas mãos dos usuários organizacionais e outros profissionais não-técnicos; São utilizadas para limpar, perfilar e auditar dados – garantem que os dados sejam confiáveis. - Esta opção fala mais sobre ferramentas de dados e não especificamente sobre Machine Learning ou Deep Learning. c) É a capacidade da máquina imitar algumas características humanas, como a percepção visual, reconhecimento de fala, tomada de decisão e tradução de idiomas; Esse sistema é capaz de analisar uma grande quantidade de dados por meio de métodos estatísticos específicos, além de usar uma variedade de algoritmos para encontrar padrões no banco de dados. - Esta descrição se aplica a Machine Learning, mas não menciona Deep Learning. d) Esse sistema é capaz de analisar uma grande quantidade de dados por meio de métodos estatísticos específicos, além de usar uma variedade de algoritmos para encontrar padrões no banco de dados; É comumente usados em aplicações onde dados históricos podem prever eventos futuros prováveis. - Esta opção se refere a Machine Learning, mas não menciona Deep Learning. e) É capaz de analisar uma grande quantidade de dados por meio de métodos estatísticos específicos, além de usar uma variedade de algoritmos para encontrar padrões no banco de dados; Ela tem como base a utilização das redes neurais profundas. - Esta descrição se refere a Deep Learning, que é uma subárea de Machine Learning. A alternativa que melhor descreve Machine Learning e Deep Learning, respectivamente, é a e).