Overfitting
Quando um modelo de ML decora os dados de treino em vez de aprender padrões gerais — ótimo no treino, ruim na vida real.
Sintomas: acurácia alta no treino, acurácia baixa na validação. Correção: mais dados, regularização (dropout, weight decay), modelo mais simples, early stopping.