Parece que você está pedindo para fazer associações entre conceitos de treinamento, otimização e validação de modelos. Aqui estão as associações corretas: 1. Conjunto de treino: Conjunto de dados que são apresentados ao algoritmo de uma técnica específica, para que um modelo possa ser gerado, objetivando a realização de uma tarefa específica. 2. Conjunto de validação: Conjunto de dados usados para controlar o processo de treino. Nem todos os algoritmos precisam desse tipo de conjunto de dados. 3. Conjunto de teste: Conjunto de dados utilizados para avaliar a qualidade do modelo treinado, não interferindo no processo de treino, mas usado para compor as métricas que estimam a performance em um contexto real. 4. Overfitting: Problema encontrado quando o modelo final apresenta uma grande capacidade de acertar os valores vistos no processo de treino, mas apresenta péssimos resultados para novas instâncias. 5. Bias alto, ou underfitting: Problema encontrado quando o modelo não apresenta complexidade suficiente para representar os dados do problema, apresentando elevado nível de erro, mesmo no conjunto de treino. Espero que isso ajude na sua carreira estudantil!