Vamos analisar cada uma das opções para identificar qual delas descreve corretamente o benefício prático das camadas ocultas no reconhecimento progressivo de padrões em sistemas de aprendizado: Opção A: As camadas ocultas permitem que redes associativas realizem a análise de padrões em grandes volumes de dados, mesmo em cenários de dados ausentes ou distorcidos, promovendo alta flexibilidade. - Essa opção fala sobre a análise de padrões em grandes volumes de dados, mas não enfatiza o refinamento das características complexas. Opção B: Com o uso de camadas ocultas, é possível transformar características complexas dos dados, refinando progressivamente a qualidade das predições e aumentando a robustez do sistema em diferentes aplicações. - Esta opção destaca a transformação de características complexas e o refinamento das predições, o que é um benefício importante das camadas ocultas. Opção C: A principal função das camadas ocultas é a capacidade de associar padrões a diferentes contextos de aplicação, permitindo que os sistemas de aprendizado façam previsões em tempo real e ajustadas. - Embora mencione a associação de padrões, não aborda diretamente o refinamento de características complexas. Opção D: Camadas ocultas auxiliam na recuperação de padrões conhecidos, utilizando redes associativas para lidar com dados incompletos, o que melhora a precisão de modelos em ambientes com informações parciais. - Essa opção foca na recuperação de padrões conhecidos, mas não enfatiza o refinamento das características. Opção E: O uso de camadas ocultas permite realizar associações entre diferentes níveis de informação, garantindo que as redes façam a generalização automática dos dados, sem necessidade de supervisão adicional. - Essa opção fala sobre generalização, mas não aborda diretamente o refinamento de padrões. Após essa análise, a opção que melhor descreve o benefício prático das camadas ocultas no reconhecimento progressivo de padrões é a Opção B: "Com o uso de camadas ocultas, é possível transformar características complexas dos dados, refinando progressivamente a qualidade das predições e aumentando a robustez do sistema em diferentes aplicações."