Ao aplicar algoritmos de Machine Learning em dados provenientes da IoT, é necessário compreender os riscos de overfitting (sobreajuste) e underfitting (subajuste). O overfitting ocorre quando o modelo aprende excessivamente os detalhes e ruídos dos dados de treinamento, perdendo capacidade de generalização. O underfitting, por sua vez, indica que o modelo é simples demais para capturar os padrões relevantes. Em sistemas de IoT, onde os dados podem conter ruídos, eventos raros e variações contextuais, equilibrar essa relação é um dos desafios centrais para garantir predições robustas e operacionais. Caderno de Estudos. Considerando os conceitos de overfitting e underfitting no treinamento de modelos de aprendizado de máquina aplicados à IoT, qual alternativa apresenta corretamente uma interpretação sobre o impacto dessas condições em ambientes reais? A ) O overfitting é desejável em contextos industriais, pois maximiza a aderência do modelo aos dados históricos, mesmo que isso reduza a generalização. B ) O underfitting representa uma limitação do modelo em capturar os padrões dos dados, geralmente causado por baixa complexidade ou poucos parâmetros. C ) Em ambientes com grande volume de dados e ruído reduzido, o