O "overfitting" ocorre quando um modelo de aprendizado de máquina se ajusta muito bem aos dados de treinamento, mas não generaliza bem para novos dados, resultando em um desempenho ruim no conjunto de teste. Isso geralmente está associado a um modelo que tem alta variância, ou seja, ele é muito complexo e se adapta demais às flutuações dos dados de treinamento. Analisando as alternativas: a) High variance - Esta opção está correta, pois descreve o fenômeno do overfitting. b) High bias - Refere-se a modelos que são muito simples e não capturam a complexidade dos dados, o que não é o caso do overfitting. c) Ok - Não é uma definição técnica e não se aplica. d) Low bias - Isso também não se relaciona com o overfitting, pois modelos com baixo viés tendem a ser mais complexos. e) High bias/high variance - Essa opção combina os dois conceitos, mas o overfitting é especificamente associado à alta variância. Portanto, a alternativa correta que define o nome para a rede que descreve um “overfitting” é: a) High variance.