As Redes Neurais Artificiais (RNAs) são projetadas para simular a estrutura e funcionamento do cérebro humano. São sistemas de processamento de in...

As Redes Neurais Artificiais (RNAs) são sistemas inspirados no funcionamento do cérebro humano, capazes de aprender e generalizar a partir de dados. A capacidade de generalização é uma vantagem significativa das RNAs, pois permite que elas possam lidar com novos dados e situações de forma eficaz, extrapolando o que foi aprendido. Analisando as opções apresentadas: A) Clusterização - A clusterização é uma técnica de aprendizado de máquina que agrupa dados semelhantes em clusters. Não está diretamente relacionada à capacidade de generalização das RNAs. B) Otimização linear - A otimização linear refere-se a um tipo específico de problema de otimização com restrições lineares. Não está diretamente relacionada à capacidade de generalização das RNAs. C) Reconhecimento de padrões - O reconhecimento de padrões envolve identificar padrões em dados e é uma aplicação comum das RNAs, onde a capacidade de generalização é fundamental. D) Otimização não linear - Assim como a otimização linear, a otimização não linear refere-se a problemas de otimização mais complexos que não seguem uma relação linear. Não está diretamente relacionada à capacidade de generalização das RNAs. Portanto, a alternativa correta que está relacionada à capacidade de generalização das Redes Neurais Artificiais é: C) Reconhecimento de padrões.