Para lidar com o sobreajuste (overfitting) em modelos de aprendizado de máquina, a técnica mais comumente utilizada é a regularização. A regularização ajuda a penalizar modelos complexos, evitando que eles se ajustem demais aos dados de treinamento e, assim, melhorando a generalização para novos dados. Vamos analisar as alternativas: a) Regularização - Correto, pois é uma técnica específica para combater o sobreajuste. b) Normalização - Refere-se à escala dos dados, mas não é uma técnica específica para sobreajuste. c) Aumento de Dados - Embora ajude a melhorar a robustez do modelo, não é uma técnica direta para lidar com sobreajuste. d) Análise de Componentes Principais - É uma técnica de redução de dimensionalidade, mas não é especificamente para sobreajuste. Portanto, a alternativa correta é: a) Regularização.