A O primeiro cenário exige um classificador binário, e um algoritmo adequado seria Regressão Logística, enquanto o segundo exige um classificador multiclasses, podendo ser resolvido com Árvores de Decisão.
B Ambos os cenários exigem um classificador binário, pois a classificação sempre se baseia em decisões binárias internamente, independentemente do número de classes.
C O primeiro cenário deve ser tratado com um algoritmo de clusterização, como K-Means, pois detectar fraudes exige agrupar comportamentos similares, enquanto o segundo pode ser resolvido com um modelo de regressão linear.
D O primeiro cenário pode ser resolvido, apenas, com Redes Neurais Profundas, pois são os únicos modelos capazes de lidar com classificações binárias e multiclasses.
E O primeiro problema exige aprendizado supervisionado, enquanto o segundo deve ser tratado exclusivamente com métodos de aprendizado não supervisionado, pois a separação das espécies de flores deve ser feita sem um conjunto de dados previamente rotulado.