Regularização é o processo de tornar o modelo mais complexo, melhorando seu desempenho em dados de treinamento.

A regularização busca penalizar modelos excessivamente complexos, ajudando a evitar overfitting e melhorar a capacidade de generalização do modelo.

A regularização é usada para aumentar a quantidade de dados de treinamento.

A regularização tem como objetivo simplificar os dados de entrada para que o modelo seja mais eficaz.

A regularização é uma técnica de aprendizado não supervisionado para reduzir a dimensionalidade.