Para evitar overfitting em modelos de aprendizado de máquina, é importante usar técnicas que ajudem a generalizar melhor o modelo, em vez de apenas memorizar os dados de treinamento. Vamos analisar as opções: a) Aumentar o número de épocas durante o treinamento - Isso pode levar ao overfitting, pois o modelo pode se ajustar demais aos dados de treinamento. b) Utilizar regularização L1 ou L2 - Essa é uma técnica comum para evitar overfitting, pois penaliza a complexidade do modelo, ajudando a manter os coeficientes menores e mais generalizáveis. c) Aumentar a complexidade do modelo - Isso geralmente aumenta o risco de overfitting, pois um modelo mais complexo pode se ajustar demais aos dados. d) Reduzir o tamanho do conjunto de dados de treinamento - Isso não é uma técnica para evitar overfitting e pode, na verdade, piorar o problema, pois o modelo terá menos dados para aprender. Portanto, a alternativa correta é: b) Utilizar regularização L1 ou L2.