Para lidar com overfitting, que é quando um modelo se ajusta demais aos dados de treinamento e perde a capacidade de generalizar para novos dados, existem várias técnicas. Vamos analisar as opções: a) Utilizar um modelo mais complexo - Isso geralmente aumenta o risco de overfitting, não ajuda a mitigá-lo. b) Aumentar o número de camadas de uma rede neural - Isso também pode levar a um modelo mais complexo e, portanto, aumentar o overfitting. c) Aplicar regularização, como L1 ou L2 - Essa é uma técnica eficaz para reduzir o overfitting, pois penaliza a complexidade do modelo. d) Reduzir o tamanho do conjunto de validação - Isso não é uma técnica para lidar com overfitting e pode até prejudicar a avaliação do modelo. e) Ignorar dados irrelevantes no conjunto de teste - Embora isso possa ajudar na avaliação, não é uma técnica para lidar com overfitting. Portanto, a alternativa correta é: c) Aplicar regularização, como L1 ou L2.