Vamos analisar as alternativas para entender como a validação cruzada é usada para interromper o treinamento de um modelo. a) Dividindo a base de dados em treinamento e teste, aplicando o modelo no conjunto de treinamento e parando o treinamento quando os dados de treinamento estiverem corretamente ajustados. - Essa opção não descreve a validação cruzada corretamente, pois não menciona a avaliação em múltiplas divisões. b) Dividindo a base de dados em treinamento e teste, aplicando o modelo nos dados de teste e parando o treinamento quando os resultados forem satisfatórios. - Essa opção também não é correta, pois a validação cruzada envolve múltiplas iterações de treinamento e teste. c) Dividindo a base de dados em treinamento e teste, usando o conjunto de treinamento para ajustar o modelo e, periodicamente, aplicando o modelo na predição dos dados de teste. - Essa opção se aproxima do conceito de validação cruzada, mas não menciona a divisão em múltiplas partes. d) Dividindo a base de dados em várias partes pequenas e treinando o modelo em cada parte separadamente. - Esta é a descrição mais correta da validação cruzada, onde a base de dados é dividida em várias partes (folds) e o modelo é treinado e testado em diferentes combinações dessas partes. Portanto, a alternativa correta é: d) Dividindo a base de dados em várias partes pequenas e treinando o modelo em cada parte separadamente.