Vamos analisar cada uma das alternativas sobre a técnica de Feature Learning (FL) aplicada ao Machine Learning: A) Feature Learning é o processo de alimentar um algoritmo com dados tratados manualmente, sempre após entrevistas com especialistas humanos. - Esta afirmação é incorreta, pois o Feature Learning permite que os algoritmos aprendam características dos dados de forma automática, sem depender exclusivamente de tratamento manual. B) Algoritmos de Feature Learning exigem que os dados estejam prontos em planilhas Excel, pois não podem lidar com dados brutos. - Esta afirmação também é incorreta, já que muitos algoritmos de Feature Learning são projetados para trabalhar com dados brutos, como imagens e textos, sem a necessidade de estarem em planilhas. C) Os algoritmos de Deep Learning não utilizam Feature Learning, pois dependem exclusivamente de pré-tratamento humano dos dados para funcionar corretamente. - Esta afirmação é falsa, pois os algoritmos de Deep Learning utilizam Feature Learning para extrair características automaticamente dos dados, reduzindo a necessidade de pré-tratamento humano. D) Feature Learning permite que os próprios algoritmos de IA realizem a transformação de dados brutos, como imagens ou textos, usando métodos matemáticos avançados como convoluções e tokenizações. - Esta afirmação é correta, pois descreve precisamente como o Feature Learning funciona, permitindo que os algoritmos aprendam a partir de dados brutos. Portanto, a alternativa correta é: D) Feature Learning permite que os próprios algoritmos de IA realizem a transformação de dados brutos, como imagens ou textos, usando métodos matemáticos avançados como convoluções e tokenizações.