Para evitar o sobreajuste (overfitting) em modelos de aprendizado de máquina, é importante usar técnicas que ajudem a generalizar o modelo para novos dados, em vez de apenas memorizar os dados de treinamento. Vamos analisar as opções: a) Aumento de dados (Data augmentation) - Esta técnica envolve criar novas amostras de dados a partir das existentes, o que pode ajudar a melhorar a generalização do modelo e, portanto, é uma técnica eficaz para evitar o sobreajuste. b) Normalização de dados - Embora importante para o pré-processamento, a normalização não é uma técnica específica para evitar o sobreajuste. c) Inicialização aleatória de pesos - Essa técnica é usada para iniciar os pesos de um modelo, mas não é uma estratégia direta para evitar o sobreajuste. d) Redução da taxa de aprendizado - Isso pode ajudar na convergência do modelo, mas não é uma técnica específica para evitar o sobreajuste. Dessa forma, a alternativa correta que é comumente utilizada para evitar o sobreajuste é: a) Aumento de dados (Data augmentation).