Vamos analisar cada uma das alternativas para identificar a correta sobre Machine Learning (ML): A. Uma grande vantagem dos métodos de Machine Learning é que o processo de aprendizado não depende de visão computacional ligada às estruturas de busca mas sim buscas em sistemas especialistas. - Esta afirmação é confusa, pois ML pode envolver visão computacional, e a comparação com sistemas especialistas não é precisa. B. Machine Learning pode ser compreendida como um conjunto de técnicas ou métodos que permitem às máquinas aprender por meio de exemplos. - Esta afirmação está correta. Machine Learning realmente se baseia em aprender a partir de dados e exemplos. C. A vantagem dos métodos de Machine Learning se perde quando o processo de aprendizado pode ser automatizado; neste caso devemos usar IA clássica. - Esta afirmação não é verdadeira, pois a automação do aprendizado é uma das principais vantagens do ML. D. Machine Learning pode ser compreendida como um conjunto de técnicas ou métodos que permitem às máquinas obter a capacidade de raciocínio líquido, utilizando o conhecimento armazenado, permitindo novas conclusões, durante a comunicação. - Esta afirmação é imprecisa, pois ML não se refere diretamente à capacidade de raciocínio líquido, mas sim ao aprendizado a partir de dados. Após essa análise, a alternativa correta é: B. Machine Learning pode ser compreendida como um conjunto de técnicas ou métodos que permitem às máquinas aprender por meio de exemplos.