Um dos problemas do Aprendizado de máquina supervisionado ocorre quando o modelo fica superespecializado nos dados. Selecione a opção correta a res...

O problema mencionado é conhecido como overfitting ou sobreajuste em português. Isso ocorre quando o modelo de aprendizado de máquina é treinado com um conjunto de dados muito específico e acaba se ajustando demais a esses dados, perdendo a capacidade de generalizar para novos dados. Isso pode levar a uma baixa capacidade de previsão em dados desconhecidos. Para evitar o overfitting, é importante utilizar técnicas de regularização, aumentar o tamanho do conjunto de dados de treinamento ou utilizar técnicas de validação cruzada.