A regularização é uma técnica utilizada em aprendizado de máquina para prevenir o overfitting, que ocorre quando um modelo se ajusta demais aos dados de treinamento, perdendo a capacidade de generalizar para novos dados. Analisando as opções: a) Para aumentar a complexidade dos modelos - Isso é incorreto, pois a regularização visa reduzir a complexidade do modelo. b) Para evitar que o modelo memorize os dados de treinamento e melhore a generalização - Esta opção está correta, pois a regularização ajuda a melhorar a capacidade do modelo de generalizar para dados não vistos. c) Para garantir que todos os modelos tenham o mesmo desempenho - Isso não é verdade, pois a regularização não garante desempenho igual entre modelos. d) Para eliminar a necessidade de ajuste de hiperparâmetros - A regularização não elimina a necessidade de ajuste de hiperparâmetros; na verdade, pode exigir ajustes adicionais. Portanto, a alternativa correta é: b) Para evitar que o modelo memorize os dados de treinamento e melhore a generalização.