Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar a correta sobre os componentes básicos necessários para o desenvolvimento de um modelo de Machine Learning: A) "São necessários apenas dados de entrada, pois o modelo aprende automaticamente sem precisar de algoritmos ou ajustes." - Incorreta, pois um modelo de Machine Learning precisa de algoritmos e ajustes para aprender. B) "Um modelo de Machine Learning depende de dados de treinamento, um algoritmo de aprendizado e a etapa de avaliação para medir seu desempenho." - Correta, pois realmente um modelo de Machine Learning precisa desses três componentes fundamentais. C) "O aprendizado de máquina requer exclusivamente a construção de redes neurais profundas, sendo esta a única técnica existente." - Incorreta, pois existem várias técnicas de Machine Learning, não apenas redes neurais profundas. D) "O Machine Learning é totalmente autônomo e independe da qualidade dos dados ou da intervenção humana em qualquer etapa do processo." - Incorreta, pois a qualidade dos dados é crucial e a intervenção humana é muitas vezes necessária. E) "O aprendizado de máquina ocorre apenas com base em algoritmos fixos que não podem ser ajustados conforme novos dados surgem." - Incorreta, pois os algoritmos podem e devem ser ajustados conforme novos dados são coletados. Portanto, a alternativa correta é: B.