Overfitting, ou sobreajuste, é um problema comum em aprendizado de máquina onde o modelo se ajusta excessivamente aos dados de treinamento, capturando até mesmo o ruído e as flutuações aleatórias, em vez de aprender os padrões subjacentes. Isso resulta em um desempenho ruim quando o modelo é testado em dados novos, pois ele não consegue generalizar. Analisando as alternativas: a) O modelo não é capaz de aprender padrões nos dados. - Isso descreve um problema de underfitting, não overfitting. b) O modelo é muito simples e não consegue generalizar. - Isso também se refere a underfitting, onde o modelo é incapaz de capturar a complexidade dos dados. c) O modelo aprende demais os dados de treinamento, mas não generaliza bem para dados novos. - Esta descrição se encaixa perfeitamente no conceito de overfitting. d) O modelo não é treinado adequadamente. - Isso é vago e não descreve especificamente o overfitting. Portanto, a alternativa correta é: c) O modelo aprende demais os dados de treinamento, mas não generaliza bem para dados novos.