O algoritmo Random Forest é uma técnica de aprendizado de máquina que utiliza múltiplas árvores de decisão para realizar tarefas de classificação e regressão. Ele combina as previsões de várias árvores para melhorar a precisão e controlar o overfitting. Analisando as alternativas: a) Classificação ou regressão usando múltiplas árvores de decisão - Esta opção descreve corretamente o principal objetivo do Random Forest. b) Reduzir o número de variáveis categóricas - Não é o objetivo principal do algoritmo. c) Identificar outliers em grandes conjuntos de dados - Embora possa ajudar a identificar outliers, não é seu principal objetivo. d) Dividir dados em clusters com base em similaridades - Isso se refere a técnicas de clustering, não ao Random Forest. e) Normalizar variáveis para escalas específicas - Normalização não é uma função do Random Forest. Portanto, a alternativa correta é: a) Classificação ou regressão usando múltiplas árvores de decisão.