Vamos analisar as opções uma a uma para identificar a vantagem crucial do uso da transferência de aprendizado em redes neurais: Opção A: A transferência de aprendizado permite otimizar o uso de redes não supervisionadas para resolver problemas rotulados, oferecendo resultados mais precisos e consistentes em tarefas de classificação. - Essa opção não está correta, pois a transferência de aprendizado geralmente se aplica a redes supervisionadas. Opção B: A reutilização de redes pré-treinadas minimiza o risco de overfitting, uma vez que elas já passaram por várias etapas de ajuste, sendo mais adequadas para lidar com dados não rotulados em novos contextos. - Embora a reutilização de redes pré-treinadas ajude a minimizar o overfitting, a parte sobre lidar com dados não rotulados não é o foco principal da transferência de aprendizado. Opção C: Utilizar redes já treinadas permite evitar a necessidade de coletar grandes volumes de dados para treinar redes do zero, além de promover maior explicabilidade em sistemas críticos, como o setor financeiro. - Essa opção é verdadeira, mas a parte sobre "maior explicabilidade" não é uma vantagem direta da transferência de aprendizado. Opção D: Com a transferência de aprendizado, redes treinadas previamente podem ser reutilizadas para outras tarefas, economizando tempo e computação, o que facilita a implementação em grandes volumes de dados. - Esta opção descreve de forma clara e precisa uma das principais vantagens da transferência de aprendizado, que é a economia de tempo e recursos ao reutilizar redes já treinadas. Opção E: A transferência de aprendizado melhora a capacidade de uma... - Esta opção está incompleta, portanto não pode ser considerada. Após essa análise, a opção que descreve corretamente uma vantagem crucial do uso da transferência de aprendizado em redes neurais é: Opção D.