A aprendizagem supervisionada precisa manter um equilíbrio entre seus erros de representação e erros de generalização. Esse fenômeno é conhecido como efeito Bias-variância (Lacuna 1) e é um grande desafio para o aprendizado supervisionado. Por causa disso, a aprendizagem supervisionada deve melhorar seus modelos por meio de treinamento para que possam prever com precisão os dados de treinamento. No entanto o treinamento deve garantir que os modelos sejam flexíveis (Lacuna 2) o suficiente para incorporarem o ruído da base sem absorvê-lo. Além disso, esse processo deve limitar a super generalização no modelo incorporando regularidades estatísticas (Lacuna 3) dos dados de treinamento. A alternativa correta é a letra "e. Bias-variância, estatísticas, flexíveis."
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